Haosen Yang · Wenjie Zhang · Zipeng Liang · Ziqiang Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年9月

随着现代电力系统向信息物理系统发展，虚假数据注入攻击（FDIA）等新型威胁日益突出。本文提出一种无需系统参数信息的AC状态估计FDIA新方法。通过将非线性AC模型表示为张量形式，并利用测量数据构建对角张量，采用典范多线性（CP）分解提取其横向列空间，实现隐蔽攻击。该方法未对AC模型做线性化简化，更贴合实际电网特性，易于规避坏数据检测。即使仅有部分传感器数据可用，方法仍具适应性。仿真验证了其有效性与优势。

解读: 该无参数FDIA攻击研究对阳光电源储能及光伏系统的信息安全防护具有重要警示价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，该研究揭示的基于张量分解的隐蔽攻击手段，提示需在iSolarCloud云平台的状态估计模块中强化坏数据检测算法，特别是针对AC模型非线性特性的防护。建议在构网型G...