基于自适应Kalman滤波的智能电网假数据注入攻击检测

研究了一种针对智能电网中假数据注入攻击的有效检测方法.假数据注入攻击可以保持攻击前后残差基本不变,绕过传统的不良数据检测技术.首先基于电网模型,分析了假数据注入攻击的攻击特性,针对噪声统计特性未知且无迹Kalman滤波(Unscented Kalman filter,UKF)不稳定的现象,提出了自适应平方根无迹Kalman滤波改进算法.基于状态估计值,结合中心极限定理提出检测算法,并与欧几里得检测方法、巴氏系数检测方法进行比较.最后,仿真表明本文所提检测算法的优越性....

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 48; no. 12; pp. 2960 - 2971
Main Authors 罗小元, 潘雪扬, 王新宇, 关新平
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西华大学汽车测控与安全四川省重点实验室 成都610039%上海交通大学电信学院 上海200240 01.12.2022
燕山大学电气工程学院 秦皇岛066004%燕山大学电气工程学院 秦皇岛066004
Subjects
自适应平方根无迹卡尔曼滤波
攻击检测
智能电网
虚假数据注入攻击
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c190636

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Summary:研究了一种针对智能电网中假数据注入攻击的有效检测方法.假数据注入攻击可以保持攻击前后残差基本不变,绕过传统的不良数据检测技术.首先基于电网模型,分析了假数据注入攻击的攻击特性,针对噪声统计特性未知且无迹Kalman滤波(Unscented Kalman filter,UKF)不稳定的现象,提出了自适应平方根无迹Kalman滤波改进算法.基于状态估计值,结合中心极限定理提出检测算法,并与欧几里得检测方法、巴氏系数检测方法进行比较.最后,仿真表明本文所提检测算法的优越性.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c190636