典型文献
基于小波-稀疏自编码器的输电网虚假数据检测方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
王文钰;任洲洋;孙义豪;潘栋;刘振伟
作者机构：
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;国网河南省电力公司经济技术研究院,河南 郑州450052;国网河南省电力公司郑州供电公司,河南 郑州450018;郑州祥和集团有限公司登封分公司,河南 登封452470
文献出处：
引用格式：
[1]王文钰;任洲洋;孙义豪;潘栋;刘振伟-.基于小波-稀疏自编码器的输电网虚假数据检测方法)[J].电工电能新技术,2022(01):51-59
A类：
FDIAs
B类：
于小波,稀疏自编码器,输电网,电网虚假数据,数据检测,攻击者,精心设计,电力系统运行,运行规律,基尔霍夫定律,绕过,不良数据,控制中心,误以为,出错,状态估计,电网数据,线性结构,状态数据,小波变换,虚假数据注入,频域,连续时间,局部特征,异常变化,特征向量,运行模式,在线运行,攻击检测,IEEE,网络信息安全,自监督学习
AB值：
0.327546
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
