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基于优化卷积长短期记忆模型的智能电网异常检测
Anomaly Detection on Smart Grids With Optimized Convolutional Long Short-Term Memory Model
Ahmad N. Alkuwari · Saif Al-Kuwari · Abdullatif Albaseer · Marwa Qaraqe · IEEE Access · 2025年3月
数字技术融入传统电力系统提升了电网效率和可持续性,将传统电网转型为智能电网。然而,这一转型也引入新的脆弱性,如虚假数据注入攻击,可导致严重的能源盗窃。据估计这类攻击每年造成电力供应商约1010亿美元损失。本文提出一种基于优化轻量级卷积长短期记忆模型的智能电网异常检测方法,针对七种多分类标记的虚假数据注入攻击进行检测,在分类这些攻击时达到91.3%的高准确率。
解读: 该智能电网异常检测技术可应用于阳光电源智慧能源管理平台的安全监控。通过深度学习模型检测虚假数据注入攻击,保护ST系列储能系统和SG系列光伏逆变器的数据安全,预防能源盗窃和电网欺诈行为,提升智能电网的安全性和可靠性,为工商业储能和分布式光伏提供网络安全保障。...
通过深度学习和混合安全模型缓解智能信息物理电力系统的网络风险
Mitigating Cyber Risks in Smart Cyber-Physical Power Systems Through Deep Learning
M. A. S. P. Dayarathne · M. S. M. Jayathilaka · R. M. V. A. Bandara · V. Logeeshan 等6人 · IEEE Access · 2025年2月
智能电网中可再生能源集成的兴起带来新网络安全挑战，促使本研究检验智能信息物理电力系统CPPS的脆弱性。风能和太阳能等可再生能源集成到智能电网因其分散和可变特性带来运行风险，特别是在实时监控和控制所需的通信层内。虽然可再生能源集成增加不直接影响网络安全脆弱性，但主要挑战源于其分散性。解决这种分散需要在供需之间使用网络层，为电力系统控制和通信系统引入网络威胁脆弱性。这些层易受虚假数据注入FDI、拒绝服务DoS和重放攻击等多样化网络攻击，可能危及电网稳定性和安全性。为应对这些风险，研究提出混合方法，集...
解读: 该网络安全技术对阳光电源智慧能源平台安全防护至关重要。阳光iSolarCloud云平台连接海量光伏储能设备，面临虚假数据注入和拒绝服务等网络攻击威胁。该研究的深度学习异常检测方法可集成到阳光云平台安全体系，实现实时威胁识别和防御。在电网侧储能场景下，网络攻击可能导致储能系统误动作，影响电网稳定。该C...