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
文摘现有的基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络的命名实体识别(NER)模型难以全面理解文本的整体语义以及捕捉复杂的实体关系。因此,提出一种基于全域信息融合和多维关系感知的NER模型。首先,通过BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)获取输入序列的向量表示,并结合BiLSTM进一步学习输入序列的上下文信息。其次,提出由梯度稳定层和特征融合模块组成的全域信息融合机制:前者使模型保持稳定的梯度传播并更新优化输入序列的表示,后者则融合BiLSTM的前后向表示获取更全面的特征表示。接着,构建多维关系感知结构学习不同子空间单词的关联性,以捕获文档中复杂的实体关系。此外,使用自适应焦点损失函数动态调整不同类别实体的权重,提高模型对少数类实体的识别性能。最后,在7个公开数据集上将所提模型和11个基线模型进行对比,实验结果表明所提模型的F1值均优于对比模型,可见该模型的综合性较优。
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。
