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使用谱图神经网络增强智能电网中虚假数据注入攻击的检测
Enhancing Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid Using Spectral Graph Neural Network
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
智能电网（SG）是电力行业中工业信息物理系统应用的典范。确保信息安全是智能电网的首要关切。然而，虚假数据注入攻击（FDIA）在操纵数据和损害智能电网功能方面构成了重大风险。现有的利用频谱关系检测虚假数据注入攻击的方法主要针对突变情况，无法应用于梳状信号变化。因此，为解决这一问题，本文引入了一种基于谱图神经网络的方法，利用伯恩斯坦多项式来近似谱图滤波器，以检测虚假数据注入攻击。通过神经网络训练得到的滤波器系数，能够创建适用于不同信号变化的梳状和高通谱滤波器。为评估我们模型的有效性，我们将其与其他最...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于谱图神经网络的虚假数据注入攻击检测技术具有重要的战略价值。随着公司光伏逆变器、储能系统在全球范围内大规模部署，设备接入智能电网后面临的网络安全威胁日益严峻。虚假数据注入攻击可能导致电网状态估计失准，进而影响我司设备的调度指令准确性，甚至引发系统性安全风险。 该技术...
面向弹性信息物理配电系统的随机序贯恢复
Stochastic Sequential Restoration for Resilient Cyber-Physical Power Distribution Systems
Wenlong Shi · Hao Liang · Myrna Bittner · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年11月
现代电力系统正在经历从传统电网向智能电网的范式转变。这一转变从根本上将传统电力系统转变为复杂的信息物理系统。另一方面，在电网韧性方面出现了新的挑战，因为自然灾害可能会对信息系统和物理系统都造成损害。在本文中，我们提出了一种考虑韧性的信息物理配电网随机顺序恢复方案。该顺序恢复问题被建模为一个纳入飓风作为自然灾害的不确定马尔可夫决策过程（UMDP）。不同的风速和风向被视为飓风场景，用于获取配电线路的脆弱性。这些脆弱性函数进一步用于推导UMDP的不确定状态转移函数。本文提出了考虑UMDP样本权重的极小...
解读: 本文提出的信息物理融合配电系统随机序贯恢复方案，对阳光电源在弹性电网解决方案领域具有重要参考价值。随着公司储能系统和微电网业务的快速发展，如何在极端天气等灾害场景下保障电力系统快速恢复，已成为提升产品竞争力的关键维度。 从技术价值看，该研究基于不确定马尔可夫决策过程（UMDP）建立的序贯恢复模型，...