一种基于模型-数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114114910A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111338163.7(22)申请日2021.11.12(71)申请人浙江大学地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人潘锴锴纪洲浩徐文渊(74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人郑海峰(51)Int.Cl.G05B13/04(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于模型-数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，针对目前基于模型的传统检测机制容易失效、基于数据驱动的算法性能不易追溯和可解释性差等问题，开发了一种新的基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统异常检测方法。该方法既使用了电力工控系统部分数学模型信息，又利用了其在高保真仿真器中的系统轨迹数据，并建立了用于构建动态异常检测器的优化框架：其决策变量是检测器参数，基于数学模型的信息引入了检测器参数的可行集，并利用高保真仿真数据构造目标函数来最小化模型失配等对检测器性能的影响，最终实现了该动态异常检测方法的鲁棒性和可扩展性。CN114114910ACN114114910A权利要求书1/3页1.一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建电力工控系统线性化后的动力学数学模型，以及电力工控系统仿真模型；步骤二：根据动力学数学模型的输出和仿真模型的输出，构建传递函数矩阵，得到电力工控系统动态异常检测器；步骤三：采用随机负载模式生成多个负载扰动实例，作为正常系统扰动，计算每一个正常系统扰动下的模型失配信息矩阵；步骤四：根据约束条件及每一个正常系统扰动下的模型失配信息矩阵，求解步骤二中的传递函数矩阵，得到最终的电力工控系统动态异常检测器；步骤五：实时获取电力工控系统仿真模型的输出，利用最终的电力工控系统动态异常检测器计算得到当前时刻的残差信号，若残差信号高于阈值，则该时刻下电力工控系统异常，实现电力工控系统的动态异常检测。2.根据权利要求1所述的一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的动力学模型构建方法为：步骤1.1：建立电力工控系统线性化后的状态空间表达式：式中，是t时刻的系统状态向量，是t时刻的系统状态向量的导数，d(t)是t时刻的系统扰动，f(t)是t时刻可能存在的异常；Ac，x、Bc，d、Bc，f、C、Df分别是对应维数的常值矩阵，y(t)表示t时刻系统的输出；步骤1.2：将连续的状态空间表达式转化为离散的动力学模型：式中，q是时移算子，H(q)，L(q)，F(q)是多项式矩阵；表示离散化后的k时刻的系统状态向量，y[k]表示k时刻系统的输出，f[k]表示k时刻存在的异常，表示针对所有，表示正整数集合，表示k时刻的增广矩阵。3.根据权利要求2所述的一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的电力工控系统动态异常检测器的数学模型表示为：式中，yp[k]表示电力工控系统仿真模型k时刻的仿真输出结果，y[k]表示离散化后的动力学数学模型k时刻的输出；r[k]表示k时刻的残差信号，ε[k]表示k时刻的失配信号，Rε(q)表示传递函数矩阵，：＝表示定义符号。4.根据权利要求3所述的一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的传递函数矩阵采用的表达式如下：‑1Rε(q)：＝a(q)N(q)L(q)2CN114114910A权利要求书2/3页式中，a(q)表示多阶标量多项式，N(q)表示待求解的决策变量，L(q)表示多项式矩阵，dNj表示时移算子q的最大阶数，Nj表示q对应的系数向量。5.根据权利要求4所述的一种基于模型‑数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的步骤三具体为：步骤3.1：根据电力工控系统线性化后的动力学数学模型和电力工控系统仿真模型，计算k时刻的残差信号r[k]：‑1令k时刻模型失配引起的残差信号rε[k]＝a(q)N(q)L(q)ε[k]；步骤3.2：针对每一个正常系统扰动di，计算该扰动下的失配信号矩阵：Ei：＝[εi[1]，εi[2]，…，εi[k]，...，εi[T]]式中，εi[k]表示k时刻的失配信号，Ei表示在第i个正常系统扰动下的失配信号矩阵，是一个时间序列，εi[T]表示第i个正常系统扰动对应的失配信号在T时刻的值，即T时刻的失配信号；步骤3.3：根据每一个正常系统扰动下的失配信号矩阵和残差信号，计算失配信息矩阵：rε＝[rε[1]，rε[2]，…，rε[k]，...，rε[T]]式