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一种基于集成分类器的针对电力市场运行中断的虚假数据攻击检测方案( An Ensemble Classifier Based Scheme for Detection of False Data Attacks Aiming at Disruption of Electricity Market Operation )
Prasanta Kumar Jena Subhojit Ghosh Ebha Koley Murli Manohar
现代电网的广域监测和控制要求从传感器测量中实时估计状态变量。在状态估计过程中保持高度的可靠性和准确性对于避免电力市场运行中的任何干扰是重要的。电网市场运作的目的是为电力公司和用户提供双赢的局面。智能电网中网络组件的暴露和脆弱性允许通过伪造状态变量来操纵电力市场。攻击者可以通过向传感器信息中注入虚假数据来误导估计的状态，从而故意给公用事业/消费者造成利润/损失。因此，维护市场运行的完整性需要一种检测假数据注入攻击(FDIA)的机制。针对电力市场中断问题，提出了一种基于分类的FDIA检测方法。对于预测的和实时的节点电价的任何变化，使用状态信息执行所提出的基于决策树(DT)的集成分类器，以将流行场景识别为偶然性或FDIA。在IEEE14节点、39节点和57节点试验电力系统中，该方案的有效性已经得到了广泛的验证。
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