【摘 要】
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作为第二代电网系统,智能电网是一种集合了电网技术与信息技术的典型信息物理系统,但由于其规模大、结构复杂,智能电网极易受到攻击影响。智能电网的信息系统主要负责电能分配与信息交流,因此它在系统中处于关键作用,一旦攻击者成功对其实施攻击,将对智能电网造成不可逆的影响。由于传统电网的交流性质,针对交流电网的攻击检测研究已经有了较大进展,但对直流电网的攻击检测研究还相对较少。为此,对本文基于强化学习的算法,
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作为第二代电网系统,智能电网是一种集合了电网技术与信息技术的典型信息物理系统,但由于其规模大、结构复杂,智能电网极易受到攻击影响。智能电网的信息系统主要负责电能分配与信息交流,因此它在系统中处于关键作用,一旦攻击者成功对其实施攻击,将对智能电网造成不可逆的影响。由于传统电网的交流性质,针对交流电网的攻击检测研究已经有了较大进展,但对直流电网的攻击检测研究还相对较少。为此,对本文基于强化学习的算法,针对直流电网中的典型的虚假数据注入攻击与拒绝服务攻击的检测进行了研究。本文主要工作内容如下:(1)针对分布式智能电网的虚假数据注入攻击提出了一种基于Sarsa算法的攻击检测方法。首先,使用了卡尔曼滤波获得了对攻击的估计,进而获得通常状态估计与假定攻击状态估计。其次,使用残差法获得观测值后,再使用滑窗法与阈值分割法来获得Sarsa算法所需的观察值,这样的观察值可以缓解阈值设置问题。最后,将获得的观察值带入Sarsa算法进行训练,得到Q表。实验结果表明该算法能够有效地检测分布式智能电网的虚假数据注入攻击。(2)针对智能电网的虚假数据注入攻击提出了一种基于开方Sarsa算法的攻击检测方法。首先,针对隐匿虚假数据注入攻击的检测提出了一种改良的坏数据检测法,该方法可以有效地解决大部分算法中不能检测隐匿虚假数据注入攻击的问题。随后,又提出了一种开方Sarsa算法,该算法相较于Sarsa算法提高了收敛速率,缓解了强化学习中的样本问题。最后,通过将上述两个算法结合实现了虚假数据注入攻击的检测。实验结果表明该算法能够有效地检测分布式智能电网的虚假数据注入攻击。(3)针对智能电网的拒绝服务攻击一种基于深度Q神经网络算法的检测方法。首先,基于传统的坏数据检测算法提出了一种乘数坏数据检测算法来减少滑窗法的维度灾问题。进一步地,针对拒绝服务攻击进行了攻击状态修正,获得深度Q神经网络算法所需的观察值。最后,使用获得的观察值来对深度Q神经网络算法进行训练。实验结果表明该算法能够有效地检测分布式智能电网的虚假数据注入攻击。
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