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为
式中:为lt引发的故障失负荷数;L为无攻击情况下VPP可供应的总负荷数。
攻击路径lt引发的故障失稳数指标为
式中:为lt引发的故障失稳数;Sbench为无攻击情况下VPP的基准故障失稳数。
攻击路径lt引发的故障失用户数指标为
式中:为lt引发的故障失用户数;Ubench为无攻击情况下VPP可供应的总用户数。
2)影响面指标。攻击路径lt引发的故障失负荷小时数指标为
式中:为lt引发的故障失负荷小时数;Ltime,bench为无攻击情况下VPP可供应的总负荷小时数。
攻击路径lt引发的故障失稳小时数指标为
式中:为lt引发的故障失稳小时数;Stime,bench为无攻击情况下VPP的基准故障失稳小时数。
攻击路径lt引发的故障失用户小时数指标为
式中:为lt引发的故障失用户小时数;Utime,bench为无攻击情况下VPP可供应的总用户小时数。
综合考虑以上6个指标,可以计算网络攻击对VPP造成的失电物理后果综合危害值,对各个指标进行无量纲化处理,以方便进一步计算。
此外,还应针对VPP业务特定功能需求,从分布式资源协调控制和优化调度方面采集关键指标监测VPP系统运行状态。
3)VPP运行状态关键指标。VPP需要对千万级智能终端进行管理,需要监测海量能源节点的互联状态,因此设置VPP节点连接状态指标为
式中:Hbench为VPP所有节点连接数;为攻击路径lt下节点连接异常数。
在协调控制和优化调度过程中,指令执行状态是重要的监测指标,表达式为
式中:Bbench为VPP所有指令执行数;为lt下所有指令执行异常数。
VPP是通过资源动态聚合和集中协调优化参与削峰填谷,可实现日内更短时间响应,精准削减负荷高峰、填充低谷负荷,达到电网运行的全局最优。设置负荷波动状态指标为
式中:Gbench为负荷功率波动状态的基准值;为负荷功率波动的实际值。
为合理计算各个指标所占的权重,计算各指标的权重向量=[w1,w2,?,w9],然后计算失电物理后果综合危害值为
系统的动态风险R为
03
仿真实验及结果分析
在网络攻击综合演练平台上搭建仿真实验系统,系统拓扑如图5所示。
图5 仿真实验拓扑
Fig.5 Simulation topology
依据表1的指标,构造A层指标和P层指标的判断矩阵。计算单排序的各指标权重。对仿真实验系统开展风险评估,计算各指标分值及综合分值,最终得分64.7分。基于评估结果可知,系统安全性较差,存在较大安全隐患。根据分值较低的指标查找存在的问题,提出安全加固意见,主要安全加固策略如表3所示。
表3 主要安全加固策略
Table 3 Main security reinforcement strategy policy
经过加固,重新计算综合分值,得分100分。通过针对性安全加固,增强了系统安全性,综合分值同步提升,验证了本文风险评估方法的有效性。
针对未进行安全加固的仿真实验系统开展模拟攻击。
1)模拟攻击路径为VPP_T→VPP_C→VPP TM(如图5红色箭头标注的攻击路径)。根据表3列出的策略进行安全加固。经过加固后外网渗透难度增大,图5中攻击步骤①入侵VPP_T Server失败,攻击步骤②③被阻止,系统安全性得以增加。
2)仿真攻击路径为VPP TM1→VPP_C Server→VPP TM3(如图5蓝色箭头标注的攻击路径)。
通过仿真实验,验证了本文提出的多维动态网络安全风险评估指标体系适用于VPP风险评估,也可为其他新型业务的风险评估提供参考。
04
结语
本文提出了多维动态网络安全风险评估指标体系,为VPP的网络安全风险评估提供基础,为安全加固提供依据,提升新型电力系统的安全性。在后续的工作中,需要开展VPP攻击路径演化机理研究,丰富风险评估指标体系,细化量化计算方法。
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