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基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测
被引量：
3
1
作者
席磊
田习龙
+1 位作者
余涛
程琛
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期39-50,61,共13页
虚假数据注入攻击严重威胁了电网安全稳定运行。由于电力量测数据维度高、特征复杂,传统攻击定位检测方法存在定位精度不足的问题。为此,提出一种基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测方法来精确定位电网受...
虚假数据注入攻击严重威胁了电网安全稳定运行。由于电力量测数据维度高、特征复杂,传统攻击定位检测方法存在定位精度不足的问题。为此,提出一种基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测方法来精确定位电网受攻击的位置。所提方法通过融入极端梯度提升算法来增强多标签级联森林对复杂电力量测数据的拟合能力,进而识别系统各节点状态量的异常;引入“相关特征”算法来对原始电力量测数据中的高信息性特征进行提取,提升多标签级联森林的泛化能力,以获得更精确的定位检测。在IEEE-14和IEEE-57节点系统中进行仿真测试,验证了所提方法的有效性,且与其他方法相比,所提方法具有更优的准确率、查准率、灵敏度和F1分数。
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关键词
虚假数据注入攻击
相关特征
多标签级联森林
极端梯度提升
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职称材料
题名
基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测
被引量：
3
1
作者
席磊
田习龙
余涛
程琛
机构
三峡大学电气与新能源学院
三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
华南理工大学电力学院
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期39-50,61,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(52277108)。
文摘
虚假数据注入攻击严重威胁了电网安全稳定运行。由于电力量测数据维度高、特征复杂,传统攻击定位检测方法存在定位精度不足的问题。为此,提出一种基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测方法来精确定位电网受攻击的位置。所提方法通过融入极端梯度提升算法来增强多标签级联森林对复杂电力量测数据的拟合能力,进而识别系统各节点状态量的异常;引入“相关特征”算法来对原始电力量测数据中的高信息性特征进行提取,提升多标签级联森林的泛化能力,以获得更精确的定位检测。在IEEE-14和IEEE-57节点系统中进行仿真测试,验证了所提方法的有效性,且与其他方法相比,所提方法具有更优的准确率、查准率、灵敏度和F1分数。
关键词
虚假数据注入攻击
相关特征
多标签级联森林
极端梯度提升
Keywords
false data injection attack
relevant features
multi-label cascade forest
extreme gradient boosting
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测
席磊
田习龙
余涛
程琛
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2024
3
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