面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线...面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。展开更多
最大信息系数(Maximum information coefficient,MIC)可以对变量间的线性和非线性关系,以及非函数依赖关系进行有效度量.本文首先根据最大信息系数理论,提出了一种评价各维特征间以及每维特征与类别间相关性的度量标准,然后提出了基于...最大信息系数(Maximum information coefficient,MIC)可以对变量间的线性和非线性关系,以及非函数依赖关系进行有效度量.本文首先根据最大信息系数理论,提出了一种评价各维特征间以及每维特征与类别间相关性的度量标准,然后提出了基于新度量标准的近似马尔科夫毯特征选择方法,删除冗余特征.在此基础上提出了基于特征排序和近似马尔科夫毯的两阶段特征选择方法,分别对特征的相关性和冗余性进行分析,选择有效的特征子集.在UCI和ASU上的多个公开数据集上的对比实验表明,本文提出的方法总体优于快速相关滤波(Fast correlation-based filter,FCBF)方法,与Relief F,FAST,Lasso和RFS方法相比也具有优势.展开更多
文摘面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。
