防御虚假数据注入攻击的多目标优化模型

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随着智能电网的快速发展,虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击已经成为未来电力系统运行面临的主要威胁之一。攻击者通过篡改系统原始数据,导致电力系统失负荷(loss of load demand,LoLD),甚至引发级联失效。因此,有必要建立一种成本效益机制来减轻FDI攻击造成的LoLD。提出了一种多目标风险规避优化模型,在FDI攻击的防御成本、电力系统运行网损和LoLD之间进行权衡。采用多目标进化捕食策略对多目标模型进行求解,获取多目标优化Pareto最优解。仿真结果在IEE
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