论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李元诚,曾婧
关键词: 智能电网,状态估计,卷积神经网络,假数据注入攻击
来源: 电力系统自动化 2019年20期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2018ZD06）~~
分类号: TP183;TM76
页码: 97-104
总页数: 8
文件大小: 1984K
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