先进的电力电子技术、信息技术和智能管理技术的发展使智能电网向其2.0版本——能源互联网逐步发展,但恶意攻击者仍然可以开发利用传统电网的安全漏洞,对整个能源互联网系统发起恶意攻击。一旦遭遇攻击,可能导致整个能源系统的崩溃。而一种新型网络攻击的出现,即虚假数据注入攻击,可以完美地绕过电力系统中的传统检测方法,对智能电网发起灾难性攻击。因此对虚假数据注入攻击的特性与其防范策略的研究极其重要。在虚假数据输入攻击的特性研究方面,本文提出了两种不同方式的智能电网虚假数据攻击模型。首先,提出了基于单一潮流断面的完整和不完整网络信息的最小攻击模型。该模型考虑电力负荷模式与时间的关联性,从不同的潮流操作断面考虑攻击策略,从而找到在攻击者角度下的最优攻击策略。其次,提出了基于多断面的动态虚假数据攻击模型。一般攻击模型只设计单一潮流断面下的攻击策略,而本文所提出的动态虚假数据攻击模型通过逐步地对电力系统潮流信息进行篡改,使发起的攻击更难以被现有的大多数防范策略所辨识,从而成功实行攻击。在防范策略方面,本文首先提出了区间状态估计。该方法考虑电力负荷预测不确定性,对电力系统状态进行不确定性建模,从而量化状态变量的外部边界。其次,使用区间状态估计方法设计了一种网络攻击防范策略。一般来说,当攻击者发起攻击时,会使系统状态波动较大,从而不在本文所提出的区间状态估计方法的状态区间内。因此,对系统状态进行检验,判别其是否在状态区间内而确定是否存在网络攻击。接着,由于新能源并网、线路老化和天气原因等影响,本文考虑了参数不确定性对状态变量的影响,建立了考虑参数不确定性的区间状态估计模型,再将其应用到网络攻击防范策略中。最后,对所提出不同的虚假数据攻击模型和相应的防范策略分别进行了仿真实验和分析。为提高仿真结果的真实性,本文收集并采用了东莞地区的负荷数据,将不同的负荷水平应用到IEEE标准测试系统上。最终结果表明,所提出的两种攻击模型能够成功地躲避传统防范方法,对电力系统发起攻击,而所提出的防范策略也能有效地检测出所实行的攻击。