【摘 要】
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智能电网根据电力系统的各种量测信息,采用状态估计得出电网当前的运行状态,因此精确的状态估计对维持智能电网的合法操作至关重要。恶意数据注入攻击可以篡改由数据采集与监
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智能电网根据电力系统的各种量测信息,采用状态估计得出电网当前的运行状态,因此精确的状态估计对维持智能电网的合法操作至关重要。恶意数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控系统(SCADA)采集到的测量信息,对电网状态估计造成安全威胁。因此分析恶意数据注入攻击产生的方式和检测方法,对于保障智能电网安全运行有重要的理论与实际意义。论文采用核主成分分析(KPCA)方法推导电网拓扑结构矩阵,构造盲恶意数据注入攻击,采用可逆自动编码器(IAE)对原始数据进行降维预处理,并且将长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)用于恶意数据注入攻击检测。具体工作如下:1.研究了恶意数据注入攻击的生成机理,针对实际情况中难以获取电力系统拓扑结构信息的问题,采用核主成分分析方法来推导电力系统拓扑结构矩阵,并根据计算出的拓扑矩阵构造盲恶意数据注入攻击。2.针对电力系统原始数据维度高,数据量大等特点,采用可逆自动编码器对原始数据进行降维预处理。可逆自动编码器建立在多层模型上,将原始数据集映射到一个随机的特征空间中,通过学习模型不断更新编码层,在编码层完成权重值更新后,生成的低维度数据可以表示原始输入数据。3.考虑到传统坏数据检测方法无法检测到恶意数据注入攻击的问题,将循环神经网络用于恶意数据注入攻击检测,采用长短时记忆模型解决数据长距离依赖。在IEEE-14和IEEE-118节点测试系统中进行大量模拟实验,在不同的攻击状态下与其他算法进行对比分析,通过实验结果验证提出方法的有效性.
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