蔣東榮，陳冠霖，賈　勇，向洪偉，王培懿

(1.重慶理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院， 重慶　400054; 2.重慶市能源互聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心， 重慶　400054)

1　背景

能源是社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的動(dòng)力和基礎(chǔ)[1]。能源與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合打破了傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)之間的供需界限，對(duì)于構(gòu)建靈活開放的產(chǎn)業(yè)和商業(yè)形態(tài)，進(jìn)而達(dá)到信息與資源共享具有重要意義[2-3]。新一代信息通信網(wǎng)絡(luò)支撐著能源互聯(lián)的發(fā)展，但信息技術(shù)在提高電力系統(tǒng)運(yùn)行效率的同時(shí)，也增加了電力信息系統(tǒng)的脆弱性[4]。信息系統(tǒng)故障可能跨空間影響到物理層的運(yùn)行，使得電力系統(tǒng)的安全面臨著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。2011年，一種名為“震網(wǎng)”的蠕蟲病毒成功侵入了伊朗核電站控制系統(tǒng)，通過遠(yuǎn)程操控核心生產(chǎn)設(shè)備，導(dǎo)致核電站的運(yùn)行安全遭到嚴(yán)重破壞。該事件是信息攻擊影響電力系統(tǒng)運(yùn)行的典型案例[5]。類似事件發(fā)生在2015年12月時(shí)，烏克蘭電力監(jiān)控系統(tǒng)遭受惡意代碼攻擊，通過遠(yuǎn)程控制下達(dá)命令破壞了SCADA系統(tǒng)，直接導(dǎo)致8萬多用戶停電長(zhǎng)達(dá)6個(gè)多小時(shí)[6]。該事件同為電力信息網(wǎng)絡(luò)遭受攻擊引起電力系統(tǒng)安全問題的著名案例?？梢姡畔⑾到y(tǒng)可靠性對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況有著極大的影響，電力信息物理融合系統(tǒng)安全評(píng)估問題亟待解決。

圍繞簡(jiǎn)單繼電保護(hù)和必要通信手段而研究的傳統(tǒng)電力系統(tǒng)安全評(píng)估方法難以分析信息層與物理層的故障傳播。例如：文獻(xiàn)[7]采用貫序蒙特卡洛方法模擬電網(wǎng)中數(shù)據(jù)通信故障對(duì)電力系統(tǒng)的影響；文獻(xiàn)[8]利用過負(fù)荷和斷線擾動(dòng)下的潮流熵分析電力系統(tǒng)連鎖故障傳播事故；文獻(xiàn)[9]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)條件概率進(jìn)行了電網(wǎng)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎碌娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。以上評(píng)估方法都未考慮電力信息系統(tǒng)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致信息節(jié)點(diǎn)或者物理設(shè)備運(yùn)行失常的情況。能源互聯(lián)下將融入大量的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在時(shí)空上對(duì)多端信息數(shù)據(jù)的獲取、分析計(jì)算及傳輸?shù)确矫娑紝⒋嬖诟蟮碾S機(jī)性和安全隱患，信息數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)遭受攻擊后容易形成故障連鎖反應(yīng)[10-11]。文獻(xiàn)[12-14]考慮了電力系統(tǒng)信息層遭受攻擊后的故障傳播，根據(jù)攻擊對(duì)象脆弱度、攻擊難易程度等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析，但設(shè)備脆弱度難以獲取。文獻(xiàn)[15-16]分別從信息網(wǎng)與電力網(wǎng)的直接與間接交互作用采用不同的算法進(jìn)行安全評(píng)估計(jì)算，但模型并未考慮節(jié)點(diǎn)可能存在的多種狀態(tài)與節(jié)點(diǎn)間相互作用影響其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的情況。文獻(xiàn)[17-18]從分布式電源的接入角度進(jìn)行信息網(wǎng)絡(luò)的安全分析，但其模型并沒有考慮信息對(duì)電網(wǎng)物理設(shè)備的級(jí)聯(lián)故障影響。Liu Yao等[19-20]提出FDIAs的概念，證明在攻擊者掌握電網(wǎng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時(shí)，其可以向電網(wǎng)站控層服務(wù)器與間隔層的測(cè)控裝置等進(jìn)行虛假數(shù)據(jù)注入攻擊，從而成功躲過現(xiàn)有的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)，致使節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量估計(jì)值發(fā)生偏移。節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化導(dǎo)致調(diào)度中心難以做出正確指令，甚至可能傳達(dá)錯(cuò)誤指令，進(jìn)而影響電力網(wǎng)的正常運(yùn)行。

該核電站采用氨+聯(lián)氨的AVT（R）控制二回路水質(zhì)，給水末端控制的氧含量小于1μg/L，pH=9.6～9.9。停機(jī)前，通過向二回路加入大量的氨和聯(lián)氨，以保證二回路pH盡可能接近11.0，停機(jī)后及時(shí)向二回路各主要開孔設(shè)備通壓縮空氣保證濕度小于40%，對(duì)整個(gè)二回路設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)，以防止回路發(fā)生停用腐蝕。為掌握整個(gè)二回路的腐蝕狀況，該核電站還編制有指導(dǎo)大修腐蝕檢查的規(guī)程，規(guī)程中規(guī)定了凝汽器-磁性過濾器、除氧器等設(shè)備沉積物的取樣方法。

電力信息物理融合緊密，信息空間故障跨空間傳播到物理空間導(dǎo)致故障連鎖反應(yīng)，加大了電力系統(tǒng)安全評(píng)估的難度。傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)[21-22]由于無法反映時(shí)間方面的內(nèi)容，更適用于通信網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)分析。貝葉斯法、蒙特卡洛法[9]等常用于分析電力網(wǎng)，但建模較為復(fù)雜。鮮有文獻(xiàn)研究通信網(wǎng)故障跨空間傳播到電力網(wǎng)的隨機(jī)特性。近年來，有學(xué)者采用層次分析法[23-25]研究電力信息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)，但在計(jì)算電力業(yè)務(wù)重要度方面具有主觀性。元胞自動(dòng)機(jī)是一個(gè)具有簡(jiǎn)單構(gòu)造但產(chǎn)生復(fù)雜自組織行為的離散動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，采用離散的空間布局和離散的時(shí)間間隔將元胞分成有限種狀態(tài)，且元胞個(gè)體狀態(tài)演變僅與當(dāng)前狀態(tài)及其某個(gè)局部領(lǐng)域的狀態(tài)有關(guān)，這與電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)在時(shí)間和空間的變化特點(diǎn)極為相似。另一方面，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力與柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能自行處理輸出誤差最小的非線性轉(zhuǎn)換信息，適合研究電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的隨機(jī)變化。因此，本文統(tǒng)一將智能監(jiān)控設(shè)備與通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)量抽象為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可并行處理、高容錯(cuò)的特點(diǎn)學(xué)習(xí)與挖掘元胞自動(dòng)機(jī)的演化規(guī)則，建立了一種基于元胞自動(dòng)機(jī)與多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)安全評(píng)估模型。該模型能較好地模擬數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的離散隨機(jī)特性，且利用智能學(xué)習(xí)算法得到的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率更能客觀地反映數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可能存在的故障狀態(tài)。仿真分析驗(yàn)證了該模型對(duì)電力系統(tǒng)信息故障跨空間傳播分析與評(píng)估的有效性。

2　電力系統(tǒng)信息故障跨空間傳播分析

圖1　通信網(wǎng)絡(luò)故障簡(jiǎn)化模型

電力網(wǎng)與通信網(wǎng)絡(luò)的深度融合可獲取準(zhǔn)確可靠的大數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析處理，能更有效地分配能源和提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性[26]。但另一方面，通信網(wǎng)絡(luò)與電力網(wǎng)的交互過程存在著安全隱患。如圖1所示，信息傳輸通道故障、服務(wù)器與微機(jī)保護(hù)程序遭到惡意攻擊等現(xiàn)象會(huì)極大地降低電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性，且通信網(wǎng)絡(luò)的潛在故障難以追蹤和及時(shí)察覺。因此，通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性給電力信息物理融合系統(tǒng)的建模帶來極大的挑戰(zhàn)。

圖2　電力信息物理融合系統(tǒng)故障簡(jiǎn)化模型

圖3　電站元件失效模型

在電力系統(tǒng)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊后，由于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)故障具有連鎖反應(yīng)的特點(diǎn)(如圖2所示)，當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)或者傳輸通道受到攻擊時(shí)，監(jiān)控終端采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確地被傳送到信息層，信息層的數(shù)據(jù)處理便會(huì)產(chǎn)生誤差，錯(cuò)誤指令由信息層傳遞到物理層則可能使故障進(jìn)一步擴(kuò)大化。以圖3的簡(jiǎn)單系統(tǒng)為例，如果母線3受控制單元的攻擊影響退出運(yùn)行，將導(dǎo)致其他4個(gè)元件停運(yùn)，甚至?xí)l(fā)生連鎖失效，影響下一級(jí)線路的運(yùn)行狀態(tài)。如果變壓器測(cè)控終端受到信息攻擊使系統(tǒng)失去實(shí)時(shí)感知能力，則極有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤信息導(dǎo)致斷路器1和斷路器2進(jìn)行重合閘，連同隔離開關(guān)4和母線3等一起進(jìn)入停運(yùn)狀態(tài)。

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的故障連鎖反應(yīng)與跨空間傳播特點(diǎn)使得在獲取數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)過程中，需要將故障節(jié)點(diǎn)和與其有著數(shù)據(jù)交互或物理連接的相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行組合分析，從而獲得系統(tǒng)主要元件的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)間狀態(tài)變化與元胞自動(dòng)機(jī)中元胞間相互作用的原理相似，因此本文聯(lián)合元胞自動(dòng)機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述復(fù)雜系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)間的多變量離散關(guān)系。

通過若干次“學(xué)習(xí)”模式，直至誤差小于預(yù)設(shè)值時(shí)結(jié)束訓(xùn)練過程，從而確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值。

3　基于元胞自動(dòng)機(jī)與多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估模型

3.1　元胞自動(dòng)機(jī)

元胞自動(dòng)機(jī)由元胞(格子)、元胞空間(網(wǎng)絡(luò))、鄰居(鄰近元胞)、元胞演化規(guī)則(狀態(tài)變換函數(shù))和元胞狀態(tài)(S1，S2，…,Sk)組成，是一個(gè)由大量簡(jiǎn)單元素、簡(jiǎn)單鏈接、簡(jiǎn)單規(guī)則、有限狀態(tài)和局域作用所組成的網(wǎng)絡(luò)化信息處理系統(tǒng)[27]，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4　元胞自動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖

1) 元胞空間。元胞分布在空間上的網(wǎng)格點(diǎn)的集合為元胞空間。由幾何劃分、邊界條件與構(gòu)型3個(gè)要素組成。

本文將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)模擬成元胞進(jìn)行分析，把選定的電網(wǎng)區(qū)域看成一個(gè)元胞空間，例如圖2中的信息層與物理層同分布在一個(gè)元胞空間。元胞空間可設(shè)定為m×n網(wǎng)格，根據(jù)物理連結(jié)方式構(gòu)建拓?fù)渚仃?，矩陣的不同行列元素表示?duì)應(yīng)元胞的狀態(tài)。

2) 元胞及其狀態(tài)。元胞是元胞自動(dòng)機(jī)的最基本組成部分。每個(gè)元胞在固定時(shí)刻都有其狀態(tài)值。

圖5　元件故障的三狀態(tài)模型

當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)受到攻擊時(shí)，其狀態(tài)變化具有不確定性。如圖5所示，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)受故障影響可能存在部分失效或者完全失效兩種狀態(tài)。某些智能測(cè)控終端 (如測(cè)控發(fā)電機(jī)組或者高壓輸電線路終端)受影響不大，可從正常狀態(tài)過渡到降額運(yùn)行，這類數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)為部分失效狀態(tài)。當(dāng)某服務(wù)器無法顯示或設(shè)備誤動(dòng)作時(shí)，這類數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)由正常狀態(tài)過渡為失效或故障狀態(tài)；當(dāng)降額運(yùn)行設(shè)備無法滿足要求退出運(yùn)行時(shí)，這類數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)由部分失效狀態(tài)過渡到失效狀態(tài)。由于系統(tǒng)本身的自愈性，服務(wù)器或設(shè)備都有可能從失效到正常運(yùn)行或從降額運(yùn)行恢復(fù)到正常狀態(tài)。將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)失效嚴(yán)重程度看成元胞受感染程度，用“0”表示穩(wěn)定狀態(tài)；“1”表示輕度損壞，處于部分失效狀態(tài)；“2”表示無法正常工作，處于失效狀態(tài)或故障狀態(tài)。

同樣，利用隱含層的響應(yīng)值bj、鏈接權(quán)rjm和閾值φm計(jì)算出各個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)在輸出層的輸入值Lm。

(1)

3.2　元胞自動(dòng)機(jī)狀態(tài)規(guī)則獲取

元胞及元胞空間為元胞自動(dòng)機(jī)的靜態(tài)部分，其動(dòng)態(tài)特性表現(xiàn)為元胞間的狀態(tài)演化規(guī)則，是元胞自動(dòng)機(jī)的核心。將信息層與物理層監(jiān)控設(shè)備的狀態(tài)量抽象為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，并用元胞描述。元胞的狀態(tài)演化可用來模擬數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)在時(shí)空下的故障傳播。

圖6　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

由于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的信息傳遞與傳輸通道故障具有不確定性，當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)受到攻擊后，故障節(jié)點(diǎn)影響周圍節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行。由于元胞空間內(nèi)各元胞之間聯(lián)系程度的差異性，使得受感染元胞對(duì)周圍元胞的攻擊概率不盡相同。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來挖掘元胞自動(dòng)機(jī)的演化規(guī)則。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出向量的誤差逆?zhèn)鞑ゲ粩嗾{(diào)整網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值與閾值，更準(zhǔn)確地體現(xiàn)各元胞之間聯(lián)系程度的差異性，從而預(yù)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行的下一時(shí)刻狀態(tài)。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖6所示，其中hij、rjm為初始鏈接權(quán)值。

3.3　網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值獲取

結(jié)合數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建元胞矩陣，通過矩陣元素?cái)?shù)值表示數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)及其傳輸通道的狀態(tài)變化，以便于數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理。

總而言之，在我國(guó)當(dāng)前的初中學(xué)校中，初中化學(xué)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)沒有得到足夠的重視，“重理論而輕實(shí)驗(yàn)”的落后教學(xué)思想，嚴(yán)重影響了我國(guó)初中化學(xué)教育質(zhì)量的整體提升。我們根據(jù)當(dāng)前我國(guó)初中化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)現(xiàn)狀，在轉(zhuǎn)變教學(xué)觀念的同時(shí)，利用自主探究實(shí)驗(yàn)以及信息化實(shí)驗(yàn)的方式，有效解決了存在于初中化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的具體問題，使學(xué)生在發(fā)展了化學(xué)的學(xué)科知識(shí)的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)出了真實(shí)可用的動(dòng)手操作能力與自主探究意識(shí)，從而真正促進(jìn)了學(xué)生的全面發(fā)展。

通過表1可以發(fā)現(xiàn)，英語(yǔ)四級(jí)分?jǐn)?shù)大于等于500分的學(xué)生使用全英詞典的比率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于四級(jí)分?jǐn)?shù)低于500分的學(xué)生，這或可說明低于500分的學(xué)生由于英語(yǔ)水平有限而不能很好使用全英詞典學(xué)習(xí)工具，因此而放棄了使用全英詞典。使用英漢詞典的一部分學(xué)生也同時(shí)在使用漢英詞典，他們使用漢英詞典的主要考慮是用作四級(jí)翻譯部分的備考學(xué)習(xí)。

利用數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供元胞空間，將元胞及其鄰居狀態(tài)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，元胞矩陣元素在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入值為aj。

(2)

其中：u為隱含層個(gè)數(shù)；0

各個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)元素在隱含層的響應(yīng)值為bj，可通過S型激活函數(shù)獲得。

(3)

4) 元胞演化規(guī)則。根據(jù)元胞當(dāng)前狀態(tài)及其鄰居狀態(tài)確定下一時(shí)刻該元胞狀態(tài)的動(dòng)力學(xué)函數(shù)為演化規(guī)則，即狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)：

(4)

(5)

其中： 0

(6)

(7)

其中m為輸出層個(gè)數(shù)。然后利用S型函數(shù)獲得輸出層各單元的響應(yīng)值pm：

(8)

(9)

其中0<α<1。

位于內(nèi)蒙古科爾沁草原腹地的通遼市，享有“內(nèi)蒙古糧倉(cāng)”的美譽(yù)。2013年，通遼以國(guó)家實(shí)施“節(jié)水增糧行動(dòng)”為契機(jī)，按照自治區(qū)“8337”發(fā)展思路，以實(shí)施“8511521113”工程統(tǒng)攬全市農(nóng)村牧區(qū)工作，大力發(fā)展節(jié)水高效農(nóng)業(yè)，建設(shè)3個(gè)十萬畝連片節(jié)水增糧高產(chǎn)高效現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)，既節(jié)約了地下水資源，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變、農(nóng)業(yè)大市向農(nóng)業(yè)強(qiáng)市升級(jí)，又實(shí)現(xiàn)了糧食增產(chǎn)農(nóng)民增收，為實(shí)施“節(jié)水增糧行動(dòng)”起到示范作用。

(10)

(11)

其中0<β<1。

示范田采用熊蜂授粉無需蘸花，一個(gè)大棚（一般2畝左右）可省人工10個(gè)，每個(gè)工值按50元計(jì)算，可節(jié)省500元，但購(gòu)買熊蜂需要400元。采用熊蜂授粉與病蟲害綠色防控集成技術(shù)示范棚室番茄一般增產(chǎn)10%-15%，無畸形果，果形好，無激素殘留，保證了番茄的食用安全和環(huán)境安全，進(jìn)一步提高了產(chǎn)量和質(zhì)量，促進(jìn)了農(nóng)民增產(chǎn)增收，推廣前景廣闊。

3.4　評(píng)估指標(biāo)

(12)

區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)分布由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)比率獲得：

(13)

(14)

式中：N為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)總數(shù)；Mcf表示處于失效狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)；Mpf表示處于部分失效狀態(tài)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)總數(shù)；ηcf表示失效的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)占所有節(jié)點(diǎn)的比率；ηpf表示處于部分失效狀態(tài)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)占所有節(jié)點(diǎn)的比率。

3.5　建模流程

圖7　元胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模流程

基于元胞自動(dòng)機(jī)與多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模流程如圖7所示。通過多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“學(xué)習(xí)”數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)演化規(guī)則。在此基礎(chǔ)上，利用已訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去預(yù)測(cè)下一時(shí)刻數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)概率，并進(jìn)行評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算，從而為系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4　算例仿真

根據(jù)上述元胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選取3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)故障傳播進(jìn)行仿真分析。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8所示，假設(shè)系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)(G1～G3)、變壓器(T1～T3)、負(fù)荷(L1～L3)都配有相應(yīng)的智能監(jiān)控單元，設(shè)備智能監(jiān)控單元經(jīng)數(shù)據(jù)集中器與監(jiān)控主機(jī)相連，組成信息層。信息層的13個(gè)監(jiān)控單元(10～22節(jié)點(diǎn))與物理層的9個(gè)節(jié)點(diǎn)共同組合成擁有22個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的電力信息物理融合系統(tǒng)。

我們又來到父親看護(hù)林子居住的小屋，我把繩上曬著的衣物放進(jìn)箱子。打開箱蓋，箱子里有一個(gè)塑料皮本。我好奇地打開看，只見里面是父親記錄的樹木養(yǎng)護(hù)筆記，比如何時(shí)給樹木澆水、施肥、鋤草等等。本子后半部分是父親的生活筆記，打開來看，我一時(shí)愣在那里。

圖8　算例系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的Moore型結(jié)構(gòu)，將其模擬成9×22的元胞空間。當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)受到攻擊后，即正常元胞受到感染后，受感染元胞可在Moore型鄰居內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)傳播。按受感染程度的差異，分為正常元胞、部分失效元胞及完全失效元胞，根據(jù)狀態(tài)把元胞空間轉(zhuǎn)化為元胞矩陣。統(tǒng)計(jì)不同感染程度元胞占總元胞空間的比例，分別用x、y、z表示。如圖9所示，每個(gè)元胞都提供一組包含鄰居狀態(tài)的信息，形成9×22的元胞矩陣，并將元胞矩陣作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。本文隨機(jī)假設(shè)受攻擊前后數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的3種狀態(tài)期望分別為0.646、0.192、0.162；0671、0.095、0.232。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘元胞自動(dòng)機(jī)演化規(guī)則，進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn)。部分風(fēng)險(xiǎn)演化狀態(tài)如圖10所示，其中：藍(lán)色曲線某組數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)訓(xùn)練采樣；紅色曲線為另一組數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)訓(xùn)練采樣。

圖9　元胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出流程

利用已訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)測(cè)試組元胞進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的預(yù)測(cè)。在Matlab仿真模擬下得到測(cè)試組數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)隨時(shí)間的演化過程，即利用上一時(shí)刻的演化結(jié)果來預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的演化狀況，結(jié)果如圖11所示。

圖11　數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)演化

圖11中的概率曲線分別表示與橫軸對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。各狀態(tài)曲線隨時(shí)間的不斷變化反映了數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)概率的改變，體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變化的隨機(jī)性。從t時(shí)刻到t+1時(shí)刻，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)正常狀態(tài)概率平均值大于故障狀態(tài)概率，系統(tǒng)極大可能處于穩(wěn)定狀態(tài)。而在t+2時(shí)刻，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)曲線發(fā)生了較大的變化，信息層可能出現(xiàn)信息通道的干擾或數(shù)據(jù)丟失，多個(gè)節(jié)點(diǎn)的正常狀態(tài)概率小于故障狀態(tài)概率，故障極有可能在信息層傳遞，在系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)時(shí)需要引起注意。

表1　信息層故障節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果

表2　物理層故障節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果

表3　評(píng)估指標(biāo)

t+2時(shí)刻的信息層故障節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1的結(jié)果得出：10節(jié)點(diǎn)(監(jiān)控主機(jī))極有可能受到干擾后，12節(jié)點(diǎn)(T數(shù)據(jù)集中器)以及17～19節(jié)點(diǎn)(變壓器監(jiān)控單元)退出運(yùn)行。故障信息節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致周圍數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)失效的概率增大，影響較廣且快。

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)故障可能不僅影響信息層，可能導(dǎo)致物理層故障節(jié)點(diǎn)同樣存在，其狀態(tài)概率預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。從表2可以看出：物理層的7～9節(jié)點(diǎn)所代表的7、8、9母線可能同時(shí)處于故障狀態(tài)，體現(xiàn)設(shè)備的故障連鎖特性。

利用表1、2的數(shù)據(jù)聯(lián)合分析電力網(wǎng)與通信網(wǎng)的耦合作用。結(jié)果表明：18節(jié)點(diǎn)(T2監(jiān)控單元)與19節(jié)點(diǎn)(T3監(jiān)控單元)的狀態(tài)可能受到10節(jié)點(diǎn)(監(jiān)控主機(jī))與12節(jié)點(diǎn)(T數(shù)據(jù)集中器)的干擾，故障由信息層跨空間傳播到物理層，影響了T2與T3的運(yùn)行，從而可能進(jìn)一步導(dǎo)致母線7和母線9出現(xiàn)功率過限，進(jìn)而退出運(yùn)行。從物理層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可知：母線8與母線7、9運(yùn)行關(guān)系密切，母線8、2條輸電線路及L2(15節(jié)點(diǎn))可能也同時(shí)退出運(yùn)行，連鎖故障迅速在物理層傳遞。從t+1時(shí)刻到t+2時(shí)刻，故障迅速?gòu)男畔涌缃鐐鞑サ轿锢韺?，多重故障極大地影響了電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

“趁人之危？你沒事吧？我用五十萬賭你一個(gè)錢包，是我趁人之危？你這錢包加起來也不值一萬吧？要不，你可以用我的借條做賭注，我奉陪到底。”

假設(shè)負(fù)荷L1、L2、L3分別為134.62 、105.95、94.87 MVA，平均修復(fù)時(shí)間為50 h。將上述得到的故障節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率代入式(12)～(14)，計(jì)算出系統(tǒng)的期望缺供電量、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)失效率以及輕度損壞率，結(jié)果如表3所示。由表3可知：可以通過EENS反映當(dāng)前系統(tǒng)的可靠性，結(jié)合數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)失效率與輕度損壞率分析系統(tǒng)可能發(fā)生的故障區(qū)域，以便提前預(yù)防與調(diào)度。

5　結(jié)論

在電力網(wǎng)與通信網(wǎng)的耦合作用下，信息層的故障可能會(huì)跨空間傳播到物理層，影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。在此背景下，本文對(duì)電力信息物理融合系統(tǒng)的安全問題進(jìn)行了探討，構(gòu)造了一種基于元胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估模型，得到以下結(jié)論：

1) 針對(duì)電力網(wǎng)與通信網(wǎng)深度耦合，利用元胞矩陣狀態(tài)表征方法可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)不同狀態(tài)量的數(shù)據(jù)融合。

2) 在模型中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洹皩W(xué)習(xí)”元胞動(dòng)態(tài)行為模擬數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程，能反映風(fēng)險(xiǎn)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)跨空間隨機(jī)傳播。

[13] WU Wenbo，RUI Kang，ZI Li.Risk assessment method for cyber security of cyber-physical systems based on interdependency of vulnerabilities[J].2015 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management(IEEM)，2015(3):1618-1622.

3) 在模型中通過計(jì)算得到了數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率與評(píng)估指標(biāo)，并以此分析系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，驗(yàn)證了電力信息物理融合系統(tǒng)安全評(píng)估模型的有效性。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫宏斌，郭慶來，潘昭光，等.能源互聯(lián)網(wǎng)：驅(qū)動(dòng)力、評(píng)述與展望[J].電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(11)：3005-3013.

[2]馬釗，周孝信，尚宇煒，等.能源互聯(lián)網(wǎng)概念、關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展模式探索[J].電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(11)：3014-3022.

[3]馬君華，張東霞，劉永東，等.能源互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(11)：3035-3039.

[4]BAMDAD F，YONG FU.Faults and failures in cyber-power interdependent networks[J].IEEE PES T&D Conference and Exposition，2014(5):1-5.

[5]湯奕，王琦，倪明，等.電力信息物理融合系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)攻擊分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40(6)：1-4.

[6]郭慶來，辛蜀駿，王劍輝，等.由烏克蘭停電事故看信息能源系統(tǒng)綜合安全評(píng)估[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40(5)：145-147.

1.2.1.3 健康教育 專責(zé)護(hù)士每天抽出一定的時(shí)間與患者溝通，用通俗易懂的語(yǔ)言講解相關(guān)知識(shí)及治療的配合事項(xiàng)。根據(jù)評(píng)估內(nèi)容制定健康教育計(jì)劃，指導(dǎo)患者糾正不良生活行為，給予日常生活方式指導(dǎo)，如保持正常的坐姿和合理使用枕頭等。

[7]PANTELI M,KIRSCHEN D S.Assessing the effect of failures in the information and communication infrastructure on power system reliability[C]//2011 IEEE/PES Power Systems Conference and Exposition.USA:IEEE，2011： 1-7.

公共英語(yǔ)課程是高職院校學(xué)生的公共基礎(chǔ)必修課程。在傳統(tǒng)教學(xué)觀念中，公共英語(yǔ)課程只是作為學(xué)生專業(yè)課程的輔助，單純教授學(xué)生基礎(chǔ)英語(yǔ)知識(shí)，對(duì)專業(yè)學(xué)習(xí)和就業(yè)作用不明顯。課程定位的不清晰，與所學(xué)專業(yè)的脫節(jié)，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)英語(yǔ)學(xué)習(xí)的積極性不大。同時(shí)，部分教師的教學(xué)思想也沒有更新，沒有樹立起高職教育觀念。

[8]李勇，劉俊勇，劉曉宇，等.基于潮流熵的電網(wǎng)連鎖故障傳播元件的脆弱性評(píng)估[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(19)：11-16.

[9]趙陽(yáng)，李華強(qiáng)，王伊渺，等.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和條件概率的災(zāi)難性事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(11)：3190-3196.

[10] ADITYA A，MANIMARAN G.Cyber physical risk modeling and mitigation for the smart grid using a game theoretic approach[J].IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference(ISGT).USA:IEEE,2015:1-5.

[11] 韓宇奇，郭創(chuàng)新，朱炳銓，等.基于改進(jìn)滲流理論的信息物理融合電力系統(tǒng)連鎖故障模型[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40(17)：31-37.

[12] LIU N，ZHANG J，ZHANG H，et al.Security assessment for communication networks of power control systems using attack graph and MCDM[J].IEEE Transactions on Power Delivery，2010,25(3):1492-1500.

本研究的主要內(nèi)容是高校團(tuán)委開展創(chuàng)業(yè)工作的具體情況和對(duì)高校開展團(tuán)委創(chuàng)業(yè)工作的必要性分析。從中尋找高校團(tuán)委開展創(chuàng)業(yè)活動(dòng)過程中的優(yōu)勢(shì)與不足，以此進(jìn)行討論與思考，探求出更好的方式方法。

[17] AMIREZA H A，HOSSEIN A A，HAREPETIAN G B.Negative effects of cyber network (control，monitoring，and protection) on reliability of smart grids based on DG penetration[C]//2015 5th International Conference on Computer and Knowledge Engineering.2015:54-60.

[15] BAMDAD F，YONG F.Reliability assessment of smart grid considering direct cyber-power interdependencies[J].IEEE Transactions on Smart grid，2012，3(3)：1515-1524.

[16] BAMDAD F，YONG F.Reliability assessment of smart grid considering indirect cyber-power interdependencies[J].IEEE Transactions on Smart grid，2014，5(4)：1677-1685.

[14] 葉夏明，文福拴，尚金成，等.電力系統(tǒng)中信息物理安全風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)制[J].電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(11)：3072-3079.

[18] MARCO R，GIACOMO V，DIANA M.Hosting capacity of distribution net works：Evaluation of the network congestion risk due to distributed generation[J].International Conference on Clean Electrical Power(ICCEP)，2015(2):716-722.

皇帝曾四次召見秀容月明，秀容月明來了，他降階相迎，秀容月明走了，他送出宮外，臨別了，還拉住秀容月明的手再三叮嚀。眷遇之隆，寧國(guó)臣子，沒一個(gè)比得上。

[19] LIU Y,NING P,REITER M K.False data injection attacks against state estimation in electric power grids[J].ACM Transaction on Information and System Security，2011，14(1)：1-33.

[20] WANG W,LU Z.Cyber security in the Smart Grid:Survey and challenges[J].Computer Networks，2013，57(5)：1344-1371.

[21] 王永光.基于Petri網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系評(píng)估模型的研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2014.

湖北省縣市區(qū)地理國(guó)情普查圖涉及到比例尺范圍為1:15000-1:14000，比例尺跨度大，使用傳統(tǒng)的縮編手段先將1:10000數(shù)據(jù)，縮編為1:50000，然后在1:50000的基礎(chǔ)上再縮編為更小比例尺數(shù)據(jù)，耗時(shí)耗力，WJ-III地圖工作站能夠?qū)崿F(xiàn)從1:10000到1:140000逐級(jí)或跨尺度綜合與成圖，解決了從傳統(tǒng)單一比例尺制圖到多比例尺融合制圖，從單一比例尺靜態(tài)地圖顯示到多比例尺平滑動(dòng)態(tài)連續(xù)顯示技術(shù)難題，從而使多尺度空間數(shù)據(jù)能夠在PC機(jī)、掌上電腦、網(wǎng)絡(luò)上無級(jí)顯示。

[22] 崔文巖，孟相如.基于層次Petri網(wǎng)的信息物理融合系統(tǒng)安全博弈建模[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2017，34(8)：2439-2442.

培訓(xùn)教師精選臨床實(shí)踐中有利于學(xué)員學(xué)習(xí)和思考的真實(shí)典型病例，總結(jié)病例中應(yīng)用到的思路、工具及解決方案，制作成多媒體教材。在臨床處理的不同階段，進(jìn)行啟發(fā)式的問題設(shè)計(jì)，做到逐層深入，由表及里，激發(fā)學(xué)員的主觀求知欲。同時(shí)，根據(jù)選擇的氣道工具準(zhǔn)備操作技巧的相關(guān)培訓(xùn)內(nèi)容，將工具培訓(xùn)融入病例的臨床處理當(dāng)中[10]。

[23] 張敏.電力通信網(wǎng)網(wǎng)管系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法研究[D].北京：華北電力大學(xué)，2014.

[24] 楚勝楠.電力SCADA系統(tǒng)脆弱性分析與網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D].北京：華北電力大學(xué),2015.

[25] 鄧博仁.電力通信網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析[D].北京：華北電力大學(xué),2016.

[26] AXELROD C W.Managing the Risks of Cyber physical Systems[C]//2013 IEEE Long Island Systems Applications and Technology Conference(LISAT).2013：1-6.

[27] 李學(xué)偉，吳今培，李雪巖.實(shí)用元胞自動(dòng)機(jī)導(dǎo)論[M].北京：北京交通大學(xué)出版社，2013.