本发明公开了一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析算法。建立风险传播架构，系统分为电力、电力信息和信息空间，风险传播分为信息空间内、电力空间内、电力和信息空间之间的风险传播，空间内存在节点；构建风险传播模型和风险状态传播矩阵，求解风险状态传播矩阵，求得风险下不同次风险传播后的系统风险状态向量，演化各节点风险传播过程，直至达到稳定状态，风险传播结束；通过分析风险影响找出风险高敏感性节点。本发明解决风险在不同空间内和空间传播的特性和系统的结构特性对风险传播的影响分析问题，量化电力信息物理系统网络结构和风险的传播路径，揭示风险变化过程，找出风险高敏感性节点。
1.一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析方法，其特征在于：
将电力信息物理系统分为三个空间，三个空间分别为电力空间、电力信息空间和信息空间；电力信息物理系统的风险传播一共分为三个部分：第一部分为信息空间内的传播，第二部分为电力空间内的传播，第三部分为电力空间和信息空间之间的风险传播，再分为信息空间向电力空间传播以及电力空间向信息空间传播；电力信息物理系统的空间内存在节点，节点是指信息空间、电力空间和电力信息空间中的设备，节点序数记为i(i＝1,2,...,n)，n表示电力信息物理系统的节点总数，节点在承受风险时的时间段的运行情况作为节点位于该时间段的风险状态；
第二步：针对风险传播，构建基于马尔科夫过程的风险传播模型
S21、系统共有n个节点，风险传播时间T等间距划分为m个时间段，每一个时间段对应一次风险状态传播，即存在m次风险状态传播，各个节点在承受风险时的某一时间段的运行情况作为节点位于时间段的风险状态：在两个节点之间存在空间连通性情况下，风险状态为1的一个节点i对风险状态为1的另一节点j产生影响，则节点间存在风险状态空间传播过程；
S23、系统的状态空间表示为si(t)，si(t)表示节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态，t表示时间段的序数，m表示时间段总数，即风险传播总数；
S24、计算处于第t次风险传播的时间段下节点i的故障运行使下一个处于第t+1次风险传播的时间段下节点j由正常变成故障运行的故障传播概率pij如下式：pij＝P{sj(t+1)＝1|si(t)＝1,sj(t)＝0}
其中，si(t)表示节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态，sj(t+1)表示节点j处于第t+1次风险传播的时间段下的风险状态，P{}表示在节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态为1，节点j处于第t次风险传播的时间段下的风险状态为0的前提下，节点j处于第t+1次风险传播的时间段下的风险状态为1的事件，事件发生概率为pij；
再由各个节点与其具有连通性的节点之间的故障传播概率组成的矩阵作为风险状态传播矩阵，记为P＝(pij)n×n；
所述第二步中，具体利用以下公式求得风险下第t次风险传播后的系统风险状态向量：S(t)＝S(0)·(P)t t＝1,2...
已知风险状态传播矩阵P和初始风险状态，求得任意时间段下的风险状态：经过k+1次风险传播后节点j的风险状态sj(k+1)(j＝1,2,...,n)由以下第一个公式计算得到，经过k+1(k+1)次风险传播后的风险状态向量S 由以下第二个公式计算得到：
S(k+1)＝S(k)·P＝S(0)·(P)k+1；
其中，S 是处于第t次风险传播的时间段下的系统风险状态向量，S ＝(s1 ,s2 ,s3(t),…,sn(t))，si(t)表示系统的第i个节点处于第t次风险传播的时间段下的节点状态向量，t＝1,2,…,m；f(P)表示向量S(t)与S(t)·P之间各元素的误差平方和，'表示向量的转置，即向量S(t+1)-S(t)·P的转置向量；
S32、在某一历史风险的作用下，利用历史风险数据中各次风险传播后的系统风险状态向量和电力信息物理系统承受风险的已知的初始风险状态向量S(0)求解二次规划的最优化模型获得各个节点之间的风险状态传播矩阵P，其中S(0)＝(s1(0),s2(0),s3(0),…,sn(0))，si(0)(i＝1,2,...,n)代表电力信息物理系统中第i个节点的初始风险状态；
S4、再用风险状态传播矩阵P和风险作用下的系统初始风险状态向量S(0)，求得风险下不同次风险传播后的系统风险状态向量，演化各节点风险传播过程，直至系统风险状态向量S(i)达到稳定状态，即不再产生新的失效节点，则风险传播结束；所述的失效节点是指风险状态非0的节点；
第三步：通过分析风险对电力信息物理系统的空间影响，找出系统风险高敏感性节点。
2.根据权利要求1所述的一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析方法，其特征在于：所述第三步中，系统各个节点状态由风险状态传播矩阵P、风险传播次数和初始风险状态共同表示，各节点受到风险后的状态变化过程用以风险传播次数为X轴、风险状态为Y轴建立二维视图表示。
3.根据权利要求1所述的一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析方法，其特征在于：所述第三步中，各节点的风险状态不再发生变化，即不再产生新的失效节点，则认为完整风险传播过程结束，其中如果在风险传播过程结束后，某一节点从初始风险状态为0经过至少一次风险传播后演变为风险状态为x，且该节点的风险状态x为风险传播过程结束后所有节点的风险状态中的最大值，则该节点为该系统的风险高敏感性节点，即脆弱节点。
考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析算法
技术领域
[0001] 本发明属于电力信息物理系统的空间风险传播计算分析领域，具体涉及一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析算法。
背景技术
[0002] 近年来，在世界范围内的节能减排浪潮和信息技术快速发展的推动下，电力系统正在发生深刻的变革。伴随着智能电网步入成熟发展期，电力系统在技术特征上将向新一代电力系统演进，在功能形态上将向能源互联网演进。电网与其他能源、能源系统与信息系统以前所未有的大一统趋势加速融合。
[0003] 随着电气化进程加快推进，新能源高比例接入、新型用能设备广泛应用，“大云物移智”技术深入融合，传统电网的物理特性、运行模式、市场形态发生了根本改变，正在向“广泛互联、智能互动、灵活柔性、安全可控”逐步转变。要实现上述目标，先进信息通信技术的引入与融合对于电力系统尤为关键。电力信息物理系统是将信息资源与电力系统深度融合所构成的新型系统，具有明显强于现有智能电力系统的适应性、灵活性、安全性和可靠性。但也正是由于信息系统和电力系统的高度融合，使得电力信息物理系统这个新型电力系统的运行与控制的复杂度大大增强，对系统的可靠、安全运行提出了更高的要求。现阶段，亟需开展电力信息物理系统风险研究，为电力信息物理系统的大规模工程实践奠定基础。由于信息系统的风险会传播到电力系统，从而危害电力系统的正常运行，所以针对该风险传播过程的研究在电力信息物理系统风险研究中尤为必要。
[0004] 目前，针对电力信息物理系统风险传播的论述还比较有限，电力信息物理系统风险传播尚处于起步阶段。而且现有的研究都没有深入分析风险在不同空间内和空间传播的特性，系统的结构特性对风险传播的影响和风险传播对系统各设备的影响。
[0005] 现有技术的缺点总结如下：
[0006] 现有技术缺点1：现有的研究没有深入分析风险在不同空间内和空间传播的特性。
[0007] 现有技术缺点2：现有的研究都没有深入分析系统的结构特性对风险传播的影响。
[0008] 现有技术缺点3：现有的研究都没有深入分析风险传播对系统各设备的影响发明内容
[0009] 针对现有技术的不足，本发明提出了一种考虑风险状态传播的电力信息物理系统风险传播分析算法，综合考虑风险在不同空间内和空间传播的特性，系统的结构特性对风险传播的影响和风险传播对系统各设备的影响。
[0010] 本发明针对电力信息物理系统的特点，建立电力信息物理系统风险传播架构；然后，针对风险传播特点，构建了基于马尔科夫过程的风险传播模型，该模型从电力信息物理系统自身的系统结构出发，考虑了风险在信息空间，电力空间和跨空间的传播机制，以模拟电力信息物理系统的故障演化过程；最后，通过分析风险对电力信息物理系统的空间影响，找出系统风险高敏感性节点。
[0011] 如图1所示，本发明采用的技术方案包括如下步骤：
[0012] 第一步：建立电力信息物理系统风险传播架构；
[0013] 本发明中的电力信息物理系统风险传播架构是：在电力信息物理系统中，电力和信息空间之间风险反复传播，致使故障不断向相邻、次相邻元件及更远的元件传播，最终导致整个网络大面积故障的过程称为风险传播。
[0014] 将电力信息物理系统分为三个空间，三个空间分别为电力空间、电力信息空间和信息空间；电力空间是指多元电力网络；电力信息空间是指电力空间与信息空间信息传播的空间；信息空间是指传感量测信息，外部输入信息和控制决策信息所在的空间。
[0015] 电力信息物理系统的风险传播一共分为三个部分：第一部分为信息空间内的传播，如网络攻击的传播导致的信息空间的安全威胁；第二部分为电力空间内的传播，如电力系统的故障导致的大面积停电事故；第三部分为空间之间的风险交互，具体为电力和信息空间之间的风险传播，再分为信息空间向电力空间传播以及电力空间向信息空间传播，信息空间向电力空间传播如信息系统遭受攻击或破坏导致电力系统故障；电力空间向信息空间传播如供电中断导致信息空间瘫痪；
[0016] 电力信息物理系统的空间内存在节点，节点是指信息空间、电力空间和信息电力空间中的设备，将信息空间、电力空间和信息电力空间中的一个设备作为一个节点，节点序数记为i(i＝1,2,...,n)，n表示电力信息物理系统的节点总数，节点在承受风险时的时间段的运行情况作为节点位于该时间段的风险状态。信息空间各节点、电力空间各节点以及两个空间之间的节点联系均未知，需要由本发明的风险传播模型来确定。
[0017] 本发明中所用的风险传播分析含义：风险即是指设备、系统可能承受的各种不确定因素，在不确定因素的影响下，系统、设备从正常运行转变为故障运行。但由于在某一风险作用下，只能得到系统各个设备的初始运行情况，可以判断在刚承受该风险时，系统各个元件设备是处于正常运行还是故障，但是随着该风险的作用，系统各个元件设备的运行情况会发生什么样的变化是未知的，只能通过数学方式预测未来系统各个节点发生故障的概率，所以在本发明中的电力信息物理系统风险传播分析是指预测在某一风险作用下，系统各个节点处于故障运行的概率的变化情况。
[0018] 第二步：针对风险传播，构建基于马尔科夫过程的风险传播模型
[0019] 本发明的风险传播模型从电力信息物理系统自身的系统结构出发，考虑了风险在信息空间，电力空间和跨空间的传播机制，以模拟电力信息物理系统的故障演化过程。
[0020] 本发明的马尔科夫过程用于风险状态传播的预测模型，描述的随机动态过程为：系统在每个时间所处的状态是随机的，从一个时间的状态以一定概率转移到下一个状态，因此，已知前一个状态以及转移概率，可以模拟得到下一个状态。
[0021] S2、构建风险状态传播矩阵：
[0022] S21、系统共有n个节点，风险传播时间T等间距划分为m个时间段，每一个时间段对应一次风险状态传播，即存在m次风险状态传播，各个节点在承受风险时的某一时间段的运行情况作为节点位于时间段的风险状态：风险状态为0表示该节点正常运行，风险状态为1表示该节点故障无法运行，风险状态为x表示该节点有x的概率会运行故障；当某一节点的风险状态为1，即故障时，会对周围正常运行节点产生影响。
[0023] 在两个节点之间存在空间连通性情况下，风险状态为1的一个节点i对风险状态为1的另一节点j产生影响，则节点间存在风险状态空间传播过程；两个节点之间存在空间连通性是指两个节点存在物理连接。
[0024] S23、系统的状态空间表示为si(t)，si(t)表示节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态，t表示时间段的序数，m表示时间段总数，即风险传播总数；
[0025] S24、计算处于第t次风险传播的时间段下节点i的故障运行使下一个处于第t+1次风险传播的时间段下节点j由正常变成故障运行的故障传播概率pij如下式：
[0026] pij＝P{sj(t+1)＝1|si(t)＝1,sj(t)＝0}
[0027] 其中，si(t)表示节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态，sj(t+1)表示节点j处于第t+1次风险传播的时间段下的风险状态，P{}表示在节点i处于第t次风险传播的时间段下的风险状态为1，节点j处于第t次风险传播的时间段下的风险状态为0的前提下，节点j处于第t+1次风险传播的时间段下的风险状态为1的事件，事件发生概率为pij；
[0028] 再由各个节点与其具有连通性的节点之间的故障传播概率组成的矩阵作为风险状态传播矩阵，记为P＝(pij)n×n；
[0029] S3、风险状态传播矩阵的求解：
[0030] 为了获得较为精确的风险状态传播矩阵P，利用最优化的思想，即在m个风险传播时间段，即m次风险传播中，要使实际状态的风险状态向量与理论计算的风险状态向量的误差平方和达到最小为准则，为此建立最优化模型。
[0031] 实际上相邻时间段的一步转移概率矩阵并不完全相同，S(t)与S(t)·P之间总存在误差,根据误差平方和f(P)达到最小的准则建立模型。
[0032] S31、建立如下式的二次规划的最优化模型：
[0033]
[0034] s.t.{pij≥0,i,j＝1,2,…,n
[0035] 其中，S(t)是处于第t次风险传播的时间段下的系统风险状态向量，S(t)＝(s1(t),s2(t),s3(t),…,sn(t))，si(t)表示系统的第i个节点处于第t次风险传播的时间段下的节点状态向量，t＝1,2,…,m；f(P)表示向量S(t)与S(t)·P之间各元素的误差平方和，'表示向量的转置，即向量S(t+1)-S(t)·P的转置向量；
[0036] 本发明中，在电力信息物理系统的n个节点中，假设共有s(i＝1,2,...,s)个信息节点，n-s(i＝s+1,s+2,...,n)个电力节点。则在电力信息物理系统的风险状态传播矩阵中：pij(i＝1,2,...,s；j＝1,2,...,s)表示信息空间内部信息交互，为信息节点之间的相关影响，体现的是风险传播第一部分信息空间内传播的过程；pij(i＝s+1,s+2,...,n；j＝s+1,s+2,...,n)表示电力空间内部信息交互，为电力节点之间的相关影响，体现的是风险传播第二部分电力空间内传播的过程；pij(i＝1,2,...,s；j＝s+1,s+2,...,n)表示信息向电力空间的耦合传播，为信息节点对电力节点信息交互的影响，体现的是风险传播第三部分信息空间向电力空间传播的过程；pij(i＝s+1,s+2,...,n；j＝1,2,...,s)表示电力向信息空间的传播，为电力节点对信息节点信息交互的影响，体现的是风险传播过程第三部分电力空间向信息空间传播的过程。
[0037] 本发明中时间段与风险传播的关系：将这个风险传播过程等时间距划分，每一个时间段记为一次风险传播，即系统节点的风险状态在不同时间段的变化可以认为系统节点在不同次风险传播次数下的风险状态变化。
[0038] 本发明中风险状态传播是指：节点从风险状态si(t)，经过j次风险传播后，其风险状态变化为si(t+j)，这一过程称之为风险状态传播。
[0039] S32、在某一历史风险的作用下，利用历史风险数据中各次风险传播后的系统风险状态向量和电力信息物理系统承受风险的已知的初始风险状态向量S(0)求解二次规划的最优化模型获得各个节点之间的风险状态传播矩阵P，其中S(0)＝(s1(0),s2(0),s3(0),…,sn(0))，si(0)(i＝1,2,...,n)代表电力信息物理系统中第i个节点的初始风险状态，即节点i有si(0)的概率发生故障；
[0040] S4、再用风险状态传播矩阵P和风险作用下的系统初始风险状态向量S(0)，求得风险下不同次风险传播后的系统风险状态向量，演化各节点风险传播过程，直至S(i)达到稳定状态，即不再产生新的失效节点，则风险传播结束；
[0041] 失效节点是指风险状态非0的节点。
[0042] 本发明利用历史风险作用下电力信息物理系统的不同风险状态传播次数的系统风险状态矩阵和最优化模型，求得电力信息物理系统的风险状态传播矩阵P，该矩阵P表征了系统中各个节点对其余节点的状态影响。该系统风险状态传播矩阵由系统自身的结构和各个网络空间之间的内在联系而决定，不受外界条件以及人为干预的影响，可以量化系统网络结构和风险的传播路径，揭示信息空间与电力空间之间的风险变化过程和系统的结构特性对风险传播的影响。
[0043] 第三步：通过分析风险对电力信息物理系统的空间影响，以找出系统风险高敏感性节点。
[0044] 所述第二步中，具体利用以下公式求得风险下第t次风险传播后的系统风险状态向量：
[0045] S(t)＝S(0)·(P)t t＝1,2..
[0046] 其中，(P)t表示为风险状态传播矩阵P的t次方。
[0047] 基于系统的初始风险状态矩阵和风险状态传播矩阵，可以得到任意风险传播次数下的系统风险状态矩阵，即得到任意风险传播次数下系统各个节点的状态，从而得到系统风险传播过程。
[0048] 已知风险状态传播矩阵P和初始风险状态，求得任意时间段下的风险状态：经过k+1次风险传播后节点j的风险状态sj(k+1)(j＝1,2,...,n)由以下第一个公式计算得到，经过k+1次风险传播后的风险状态向量S(k+1)由以下第二个公式计算得到：
[0049]
[0050] S(k+1)＝S(k)·P＝S(0)·(P)k+1。
[0051] 所述第三步中，电力信息物理系统的风险传播过程受系统自身空间结构和外界承受风险的影响，而具有一定的不确定性。系统各个节点状态由风险状态传播矩阵P、风险传播次数和初始风险状态共同表示，初始风险状态在某一次风险传播过程中为已知，风险状态传播矩阵由系统决定也为已知，各节点受到风险后的状态变化过程用以风险传播次数为X轴、风险状态为Y轴建立二维视图表示，揭示风险传播对系统节点的影响，展示在信息物理融合结构模型。
[0052] 所述第三步中，各节点的风险状态不再发生变化，即不再产生新的失效节点，则认为完整风险传播过程结束，其中如果在风险传播过程结束后，某一节点从初始风险状态为0经过至少一次风险传播后演变为风险状态为x，且该节点的风险状态x为风险传播过程结束后所有节点的风险状态中的最大值，则该节点为该系统的风险高敏感性节点，即脆弱节点，需要对该节点采取一定的风险预警措施，以保证该节点的正常运行。
[0053] 本发明将马尔科夫过程运用于电力信息物理系统中，基于马尔可夫过程对电力信息物理系统的风险传播机制进行研究，综合考虑风险的空间内和跨空间的传播过程，模拟电力信息物理系统的风险演化过程，解决了电力信息物理系统风险传播的演化问题。
[0054] 本发明提出的风险风险状态传播矩阵由电力信息物理系统自身的结构和各个网络空间的内在联系而决定，不受外界条件以及人为影响，并且该矩阵充分体现了信息空间之间各节点，电力空间各节点以及信息电力空间之间的信息交互，一个节点的风险状态对另一个节点状态的影响都量化为矩阵中对应的转移概率，可以量化电力信息物理系统网络结构和风险的传播路径，揭示风险变化过程。
[0055] 本发明基于最优化模型的马尔可夫过程得到的风险风险状态传播矩阵是由其自身信息空间和电力空间的结构所决定，通过该矩阵得到的系统风险传播演化过程可以有效的反映出风险高敏感性节点，指导节点风险预警措施的开展。
[0056] 本发明的有益效果是：
[0057] 本发明针对电力信息物理系统的特点，建立电力信息物理系统风险传播架构，构建了基于马尔科夫过程的风险传播模型，利用最优化模型求解风险状态传播矩阵。该风险传播模型从电力信息物理系统自身的系统结构出发，考虑了风险在信息空间，电力空间和跨空间的传播机制，以模拟电力信息物理系统的故障演化过程。本发明解决风险在不同空间内和空间传播的特性和系统的结构特性对风险传播的影响分析问题。
[0058] 本发明提出的风险风险状态传播矩阵由电力信息物理系统自身的结构和各个网络空间的内在联系而决定，不受外界条件以及人为影响，并且该矩阵充分体现了信息空间之间各节点，电力空间各节点以及信息电力空间之间的信息交互，一个节点的风险状态对另一个节点状态的影响都量化为矩阵中对应的转移概率，可以量化电力信息物理系统网络结构和风险的传播路径，揭示风险变化过程。
[0059] 本发明通过分析风险对电力信息物理系统的空间影响，找出系统风险高敏感性节点，分析风险传播对系统各设备的影响，指导风险预警措施的开展。
附图说明
[0060] 图1是本发明的流程图。
[0061] 图2是本发明采用的电力信息物理系统结构图。
[0062] 图3是本发明的风险传播图。
具体实施方式
[0063] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0064] 按照本发明发明内容完整方法实施的实施例及其实施过程如下：
[0065] 第一步：构建如图2所示的电力信息物理系统模型，共含有3个信息节点，3个电力节点。其中电力节点代表发电机，变压器等电力设备，信息节点代表控制器，传感器等通信设备。每个节点之间的风险传播路径未知，需要通过风险状态传播矩阵来确定。
[0066] 第二步：已知历史风险下，系统共经历了4次风险传播后，各节点状态达到稳定，每次风险传播后的各节点状态如表1所示，基于最优化模型和历史风险状态，计算得到风险状态传播矩阵P。
[0067] 表1：每次风险传播后的各节点状态
[0068]
[0069] 风险状态传播矩阵P为：
[0070]
[0071] 第三步：已知某风险下，电力信息物理系统的初始状态为S(0)＝(0，1，1，0，0，0)，则依据风险状态传播矩阵P，可以求得进入稳定状态前每一次风险传播后的系统各节点的状态，即风险传播演化图，如图3所示。
[0072] 第四步：由图3可知，节点1和节点6在前几次的风险传播后，状态明显高于其他节点，即节点1和节点6为风险高敏感性节点，需要保证该节点风险预警措施的及时开展。
[0073] 本发明基于马尔可夫过程对电力信息物理系统的风险传播机制进行研究，综合考虑风险的空间内和跨空间的传播过程，模拟电力信息物理系统的风险演化过程，通过风险风险状态传播矩阵得到的系统风险传播演化过程可以有效的反映出风险高敏感性节点，指导节点风险预警措施的开展，具备一定的可行性和实用性。
