典型文献
机器学习缓解的广域阻尼控制系统异常检测
文献摘要：
为了建立攻击弹性,以抵抗对测量信号和控制信号段的隐蔽网络攻击,提出了一种基于机器学习缓解策略的广域阻尼控制系统异常检测方法.首先提出基于信号熵的特征提取,从而提高机器学习模型的训练检测精度和鲁棒性.然后提出一种基于电力系统运行条件和网络攻击事件的组合数据集生成方法,以便用于任何大规模电网模型.引入的缓解模块能够调谐系统信号,并同时在测量和控制信号上进行攻击检测.在2区域4机电力系统的测试环境下对本文方法的性能进行了评估.结果表明:所提方法能够实现高精度的异常检测.
文献关键词：
攻击弹性;机器学习;广域阻尼控制系统;异常检测;缓解策略
中图分类号：
作者姓名：
侯鹏鑫;韩建富;王飞飞;薛建立;谭沛然
作者机构：
国网山西省电力公司营销服务中心,太原030001
文献出处：
引用格式：
[1]侯鹏鑫;韩建富;王飞飞;薛建立;谭沛然-.机器学习缓解的广域阻尼控制系统异常检测)[J].科学技术与工程,2022(36):16055-16066
A类：
广域阻尼控制系统,攻击弹性
B类：
控制信号,号段,基于机器学习,缓解策略,异常检测方法,机器学习模型,检测精度,电力系统运行,运行条件,网络攻击事件,组合数,数据集生成,生成方法,电网模型,解模,调谐,并同,攻击检测,测试环境
AB值：
0.259449
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