基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测

席磊; 吴嘉宁; 李宗泽; 董璐; 杨淦; 李亚楠

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0251

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基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测

自动化 | 更新时间：2026-05-22

- 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测
- 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测
- 电网技术 2026年50卷第5期页码：2148-2158
- 作者机构：
  
  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)
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52477104)~~
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0251
  中图分类号： TM73;TP393.08
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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席磊, 吴嘉宁, 李宗泽, 等. 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测[J]. 电网技术, 2026,50(5):2148-2158.

席磊, 吴嘉宁, 李宗泽, et al. 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测[J]. 2026, 50(5): 2148-2158.
席磊, 吴嘉宁, 李宗泽, 等. 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测[J]. 电网技术, 2026,50(5):2148-2158. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0251.

席磊, 吴嘉宁, 李宗泽, et al. 基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的电网FDIA定位检测[J]. 2026, 50(5): 2148-2158. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0251.

摘要

虚假数据注入攻击已成为电网面临的巨大威胁，已有检测方法多侧重于检测虚假数据注入攻击的存在，无法对受攻击的具体位置进行精准定位。因此，文章提出一种基于对立自适应蛇优化多隐层极限学习机的检测方法，将定位检测视为多标签二分类问题以获取被攻击污染的状态量的具体位置。所提方法利用多隐层极限学习机学习历史量测数据的特征以挖掘虚假数据注入攻击数据的离群特性进而实现定位检测。同时，引入全局寻优能力强的对立自适应蛇优化算法对多隐层极限学习机的超参数进行寻优来提升定位检测性能。通过在IEEE-14、57与118节点系统进行仿真，验证了所提方法的有效性，并与已有的多种检测方法相比，所提方法具有更优的检测精度、准确率、召回率和F1值。

Abstract

关键词

Keywords

references

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