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[發(fā)明專利]一種基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110683153.0 申請(qǐng)日: 2021-06-21
公開(公告)號(hào): CN115510933A 公開(公告)日: 2022-12-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王勇;謝敏敏;王威 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 上海電力大學(xué);上海云劍信息技術(shù)有限公司
主分類號(hào): G06K9/62 分類號(hào): G06K9/62;G06Q50/06
代理公司: 南京禹為知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32272 代理人: 劉小莉
地址: 200090 *** 國(guó)省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 bpso knn 電力系統(tǒng) 虛假 數(shù)據(jù) 注入 攻擊 檢測(cè) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特性在于,包括:

采集測(cè)量數(shù)據(jù);

利用KNN分類算法對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)得到虛假數(shù)據(jù)注入攻擊,并獲取準(zhǔn)確性最高的最佳參數(shù);

基于獲得的最佳參數(shù)和利用BPSO算法搜尋到的全體最優(yōu)gbest,并采用所述KNN算法對(duì)BPSO的啟發(fā)式特征算法進(jìn)行測(cè)試得到分類精度;

評(píng)價(jià)所述分類精度,完成電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的檢測(cè)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:利用電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)值確定最佳的測(cè)量數(shù)據(jù),所述測(cè)量數(shù)據(jù)包括潮流、電壓幅值和相角。

3.如權(quán)利要求2所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:所述潮流、電壓幅值和相角的關(guān)系包括,

Z(k)=H(k)x(k)+∈(k)

其中,Z為測(cè)量向量,x為狀態(tài)變量向量,H為雅可比矩陣,∈為測(cè)量誤差,k為時(shí)間步長(zhǎng)。

4.如權(quán)利要求1~3任一項(xiàng)所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:在全局可觀測(cè)性假設(shè)下的所述電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問題采用最小二乘法表述,包括,

其中,為系統(tǒng)估計(jì)狀態(tài)的向量,W為協(xié)方差矩陣。

5.如權(quán)利要求1所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:所述虛假數(shù)據(jù)注入攻擊包括注入測(cè)量?jī)x表的惡意數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求1或5所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:利用雅可比矩陣的線性因子來操縱網(wǎng)絡(luò)上的測(cè)量值,將所述虛假數(shù)據(jù)注入攻擊模擬為:

Zbad=Z+a

其中,a為一個(gè)攻擊向量。

7.如權(quán)利要求6所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:所述分類精度的計(jì)算包括,

8.如權(quán)利要求7所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:所述BPSO算法位置更新公式包括,

9.如權(quán)利要求8所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:在所述BPSO算法求解過程中,其兩個(gè)學(xué)習(xí)因子C1和C2的變化包括,

其中,C1b和C1e分別表示C1的初始值和最終值,C2b和C2e分別表示C2的初始值和最終值,i和M分別表示當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)。

10.如權(quán)利要求1或7所述的基于BPSO和KNN的電力系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法,其特征在于:評(píng)價(jià)所述分類精度包括,將所述KNN算法和基于BPSO和KNN的算法的分類精確度進(jìn)行對(duì)比并評(píng)價(jià),得到最優(yōu)檢測(cè)算法。

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