基于BO-GRU-ELM的电网虚假数据注入攻击定位检测方法

翁颖; 陈郁林; 黄杏; 齐冬莲; 李丽; 黄缙华

doi:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250323

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基于BO-GRU-ELM的电网虚假数据注入攻击定位检测方法

更新时间：2026-02-13

- 基于BO-GRU-ELM的电网虚假数据注入攻击定位检测方法
- Vol. 9, Issue 1, Pages: 72-84(2026)
- 作者机构：
  
  1. 浙江大学工程师学院
  2. 浙江大学电气工程学院
  3. 浙江大学海南研究院
  4. 广东电网有限责任公司电力科学研究院
  5. 南方电网电网自动化重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250323
  CLC： TM73;TP18;TP393.08
- Published：2026
- 稿件说明：
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翁颖, 陈郁林, 黄杏, et al. 基于BO-GRU-ELM的电网虚假数据注入攻击定位检测方法[J]. 2026, 9(1): 72-84.
DOI：

翁颖, 陈郁林, 黄杏, et al. 基于BO-GRU-ELM的电网虚假数据注入攻击定位检测方法[J]. 2026, 9(1): 72-84. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20250323.

摘要

随着电力系统信息-物理耦合程度的不断加深，网络攻击威胁愈发严重。其中，虚假数据注入攻击（FDIA）能够隐蔽篡改量测数据，影响电力系统状态估计，进而对电力系统的安全、稳定、经济运行产生严重影响。为此，构建了一种考虑成本-效益平衡的混合FDIA模型，并提出了一种基于贝叶斯优化-门控循环单元-极限学习机（BO-GRUELM）的电网FDIA定位检测方法。该方法结合门控循环单元（GRU）提取时序特征和极限学习机（ELM）的高效多输出分类能力，设计了基于GRU-ELM的FDIA定位检测算法；而后，以检测性能指标值F2分数为目标，采用贝叶斯优化对GRU-ELM超参数进行全局优化，以提高模型检测性能。最后，依次基于实际电网数据改进的14节点和107节点电力系统开展仿真实验，以验证所构建混合FDIA模型的有效性，仿真结果表明了所提攻击定位检测算法在准确性、鲁棒性和泛化能力上的优越性。

Abstract

关键词

Keywords

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