一种基于状态估计的新型窃电方法及对策研究

发布时间：2018-06-06 21:39

  本文选题：窃电 + 虚假数据注入　； 参考：《电力系统保护与控制》2016年23期

【摘要】：随着科学技术的不断发展,窃电手段逐渐趋向于智能化,也更加的隐蔽。研究了一种基于状态估计的新型窃电方法-虚假数据注入。首先,在传统的虚假数据注入模型基础之上,得到了标准的L0范数优化模型,消除了变量系数对虚假数据注入向量精度的影响。然后,基于脆弱性指标提出设置PMU的方法提高窃电成本和难度。最后在IEEE标准测试系统上对提出的标准的L0范数优化模型和保护策略进行了测试。结果表明提出的标准L0范数优化模型可以得到更精确的虚假数据注入向量,基于脆弱性指标设置PMU可以有效提高非法用户的窃电成本。
[Abstract]:With the development of science and technology, the means of stealing electricity tend to be intelligent and more covert. A new power stealing method based on state estimation, false data injection, is studied. Firstly, based on the traditional false data injection model, the standard L0 norm optimization model is obtained, which eliminates the influence of variable coefficients on the accuracy of false data injection vector. Then, the method of setting PMU based on vulnerability index is proposed to increase the cost and difficulty of electricity theft. Finally, the standard L0 norm optimization model and protection strategy are tested on IEEE standard test system. The results show that the proposed standard L0 norm optimization model can obtain more accurate false data injection vector, and setting PMU based on vulnerability index can effectively increase the power theft cost of illegal users.
【作者单位】： 南方电网电能计量重点实验室;云南电网有限责任公司电力科学研究院;武汉大学电子信息学院;
【基金】：云南电网公司重点项目(YN2014-2-001)
【分类号】：TM73

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本文编号：1988200