电力网络智能设计.docx

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2024-08-05 发布于上海
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电力网络智能设计

摘要

在智能电网的背景下，信息物理网络的不断融合，提高了电网效率的同时也带来了信息网络安全问题，比如虚假数据攻击，对于数据异常检测的传统方法是状态估计，但存在精确度不够、误判断等缺陷，而且电力系统产生的数据非常庞大，并且为了保证电力系统的安全性，需要全天候的进行检测。为了解决以上问题，提高异常检测的精确度进而减少误判断的发生，结合机器学习技术运用孤立森林算法对虚假数据注入攻击检测进行研究。首先建立数据集，对数据进行分组并对通过数据注入进行攻击后的数据构建，然后对原始数据进行特征提取以及降维处理以降低干扰和噪声，最后通过对孤立森林的参数求最优解，得到最稳