1. 三峡大学电气与新能源学院
2. 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)
Published:2025
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[J]. 2025, (9): 3927-3936.
DOI:
[J]. 2025, (9): 3927-3936. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1455.
虚假数据注入攻击通过篡改电网测量数据,使电力系统状态估计发生偏离,严重影响电力系统运行安全。而对被攻击后的量测数据进行高精度状态重构是保证电力系统安全稳定运行的有效措施。目前,基于深度学习的状态重构方法鲜有考虑深度网络因冗余退化导致生成数据质量下降的问题。对此,文章提出一种基于残差生成对抗网络的电网虚假数据注入攻击防御方法。所提方法利用残差网络解决深度网络因冗余退化导致生成数据质量下降问题的同时,通过捕捉电网测量数据的时空相关性,生成器生成近似正常数据的互补测量数据,替代被攻击的测量数据,以对电力系统运行状态进行重构,进而有效防御虚假数据注入攻击。在IEEE14、IEEE 57、IEEE 118节点系统上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。并与其他深度学习算法进行对比实验,证明了所提算法能有效缓解深度网络的退化问题,提高电力系统重构精度。
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