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基于TNPE的智能电网虚假数据注入攻击检测
被引量：
8
1
作者
曾
俊
娆
李鹏
+1 位作者
高莲
沈鑫
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期124-129,共6页
为实现智能电网中虚假数据注入攻击的实时检测,提高电力系统运行的安全性,采用1种基于时序近邻保持嵌入的方法,对正常状态下采集到的电网历史量测数据建立离线模型,得到T^(2)统计限,将实时数据通过模型获得的T^(2)统计量与离线模型的统...
为实现智能电网中虚假数据注入攻击的实时检测,提高电力系统运行的安全性,采用1种基于时序近邻保持嵌入的方法,对正常状态下采集到的电网历史量测数据建立离线模型,得到T^(2)统计限,将实时数据通过模型获得的T^(2)统计量与离线模型的统计限进行对比,若超过统计限,则说明存在虚假数据注入攻击。该方法在提取局部空间结构特征的基础上,可同时获得与时间相关的动态特征。在IEEE30节点测试系统上进行仿真实验,并与ICA,PCA,NPE方法进行比较。结果表明:所提方法有高达100%的检测率,且有较低的误报率,能够有效应用在虚假数据注入攻击的检测中。
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关键词
电力系统
状态估计
时序近邻保持嵌入
攻击检测
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职称材料
题名
基于TNPE的智能电网虚假数据注入攻击检测
被引量：
8
1
作者
曾
俊
娆
李鹏
高莲
沈鑫
机构
云南大学信息学院
云南省高校物联网技术及应用重点实验室
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期124-129,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61763049)
云南省应用基础研究重点课题项目(2018FA032)。
文摘
为实现智能电网中虚假数据注入攻击的实时检测,提高电力系统运行的安全性,采用1种基于时序近邻保持嵌入的方法,对正常状态下采集到的电网历史量测数据建立离线模型,得到T^(2)统计限,将实时数据通过模型获得的T^(2)统计量与离线模型的统计限进行对比,若超过统计限,则说明存在虚假数据注入攻击。该方法在提取局部空间结构特征的基础上,可同时获得与时间相关的动态特征。在IEEE30节点测试系统上进行仿真实验,并与ICA,PCA,NPE方法进行比较。结果表明:所提方法有高达100%的检测率,且有较低的误报率,能够有效应用在虚假数据注入攻击的检测中。
关键词
电力系统
状态估计
时序近邻保持嵌入
攻击检测
Keywords
power system
state estimation
time neighbor preserving embedding
attack detection
分类号
X934 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TNPE的智能电网虚假数据注入攻击检测
曾
俊
娆
李鹏
高莲
沈鑫
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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