【摘 要】
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随着信息通信技术的迅速发展和广泛应用,电力系统逐渐成为信息空间与物理空间深度耦合的信息物理电力系统（Cyber Physical Power System,CPPS）。因此,评估和加强CPPS安全对于未来电网至关重要。作为一种典型的攻击方式,虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）通过削弱信息完整性来干扰控制决策。FDIA将错误数据引入状态变量（如母线电
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随着信息通信技术的迅速发展和广泛应用,电力系统逐渐成为信息空间与物理空间深度耦合的信息物理电力系统（Cyber Physical Power System,CPPS）。因此,评估和加强CPPS安全对于未来电网至关重要。作为一种典型的攻击方式,虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）通过削弱信息完整性来干扰控制决策。FDIA将错误数据引入状态变量（如母线电压角和幅值）中,通过规避不良数据检测,对智能电网安全带来严重威胁,造成一定的物理与经济损失。因此,本文主要针对智能电网中FDIA的检测与防御方法展开研究,主要内容包括以下两部分。设计一种将主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）相结合的FDIA检测方法。PCA实现对电网中具有高维特性量测数据的降维与降噪,并且将正常数据与异常数据间的差异最大化,保留原始数据中的最大信息,从而提高检测率。受深度学习研究成果的启发,采用CNN作为分类器,对降维后的量测数据进行平移不变分类,以提高检测速度与效率。以IEEE 14和1 18总线为例进行对比仿真验证,说明该检测方法具有较高的检测精度。基于双人零和博弈建立一种多阶段动态攻防博弈模型,以针对FDIA提出最优防御策略。建立单阶段攻防博弈空间,以相量测量单元（Phasor Measurement Unit,PMU）内的测量值作为攻防目标,利用线路故障导致的负载减载评估攻防效果。考虑多阶段博弈中的整体收益,从FDIA防御的角度出发,重点研究了多阶段策略调整的交互过程,通过求解纳什均衡点得到最优防御策略。在IEEE 14和118总线系统上仿真测试,讨论单阶段与多阶段博弈结果,验证了多阶段博弈中的防御效果要优于单阶段。
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