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OA北大核心CSTPCD
Locational Detection of False Data Injection Attack in Power Grid Based on Relevant Features Multi-Label Cascade Boosting Forest
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…查看全部>>
False data injection attack seriously endanger the safety and stability of the power grid operations.Due to the high dimen-sion and complex characteristics of the electricity measurement data,the attack locational detection accuracies of the existing methods are insufficient.For this reason,a false data injection attack locational detection method based on relevant features multi-label cascade boosting forest is proposed to locate the attacked position of th…查看全部>>
席磊;田习龙;余涛;程琛
三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002||三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002华南理工大学电力学院,广州 510640三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002
动力与电气工程
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
false data injection attackrelevant featuresmulti-label cascade forestextreme gradient boosting
《南方电网技术》 2024 (5)
39-50,61,13
国家自然科学基金资助项目(52277108). Supported by the National Natural Science Foundation of China(52277108).
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