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基于改进卷积神经网络的电网假数据注入攻击检测方法

李元诚  曾婧  
【摘要】:假数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控(SCADA)系统采集到的量测信息,影响电网的重要决策,从而对电网状态估计造成安全威胁。针对智能电网状态估计,研究了交流模型下假数据注入攻击的原理,构建了基于改进卷积神经网络(CNN)的假数据注入攻击检测模型。将门控循环单元(GRU)结构加入CNN中的全连接层之前构建CNN-GRU混合神经网络,根据电网历史量测数据进行训练并更新网络参数,提取数据的空间和时间特征,并根据提出的模型设计实现了高效实时的假数据注入攻击检测器。最后,在IEEE 14节点和IEEE 118节点测试系统中,与基于传统CNN、循环神经网络及深度信念网络的检测方法分别进行了大量对比实验,验证了所提方法的有效性。

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