文献类型：期刊文章

作　　者：王文钰[1] 任洲洋[1] 孙义豪[2] 潘栋[3] 刘振伟[4]

WANG Wen-yu;REN Zhou-yang;SUN Yi-hao;PAN Dong;LIU Zhen-wei(State Key Laboratory of Power Transmission Equipment&System Security and New Technology(Chongqing University),Chongqing 400044,China;State Grid Henan Electric Power Company Research Institute of Economics and Technology,Zhengzhou 450052,China;State Grid Henan Electric Power Company Zhengzhou Branch,Zhengzhou 450018,China;Zhengzhou Xianghe Group Electric Equipment Manufacturing Co.,Ltd.,Dengfeng Branch,Dengfeng 452470,China)

机构地区：[1]输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),重庆400044 [2]国网河南省电力公司经济技术研究院,河南郑州450052 [3]国网河南省电力公司郑州供电公司,河南郑州450018 [4]郑州祥和集团有限公司登封分公司,河南登封452470

出　　处：《电工电能新技术》

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：51-59

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：被攻击者精心设计的虚假数据符合电力系统运行规律和基尔霍夫定律,可以绕过不良数据的检测,使控制中心误以为系统在正常运行中,从而做出错误决策,影响电网正常运行。考虑状态估计和电网数据的非线性结构,结合状态数据的时间连续性,提出了一种小波变换和稀疏自编码器相结合的虚假数据注入(FDIAs)检测方法。小波变换可在频域展示连续时间信号的局部特征,易于发现数据的异常变化。将经由小波变换的特征向量作为自编码器的输入,训练表征电力系统正常运行模式的自编码器,然后在线运行输出攻击检测结果。最后,使用IEEE 39和IEEE 118验证了所提方法的准确性和有效性。

关 键 词：网络信息安全 状态估计 虚假数据注入  小波变换  自编码器  自监督学习  

分 类 号：TM732]