基于RNN的智能电网拓扑变异型FDI攻击检测方法
王海吉1
胡健坤1
田元2
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摘要：针对近年来对智能电网运行状态构成严重安全威胁的虚假数据注入问题,提出一种基于循环神经网络的智能电网拓扑变异型虚假数据注入攻击检测方法.通过分析电力系统状态估计方法的不足和虚假数据注入攻击绕过系统监测与防御的入侵方式,引入循环神经网络分析连续数据序列的时序变化,并在IEEE-30节点系统上进行仿真验证.仿真结果表明,提出的方法能够高效、准确地检测智能电网中产生的虚假数据注入攻击行为,其检测准确率可达99.9％,相比于其他检测方法具有较大的优势.
关键词：虚假数据注入循环神经网络智能电网攻击检测方法拓扑变异时序变化IEEE-30节点系统潮流数据
分类号：TP13(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61863113)
论文发表日期：2023-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 139-144 )
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