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一种用于检测光伏电站虚假数据注入攻击的联邦学习框架
A Federated Learning Framework for Detecting False Data Injection Attacks in Solar Farms
Liang Zhao · Jiaming Li · Qi Li · Fangyu Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年3月
随着光伏系统接入智能电网，网络安全威胁日益严峻。基于数据驱动的机器学习方法在电力电子设备攻击检测中表现优异，但集中式处理存在效率瓶颈。本文提出一种联邦学习框架，在保护数据隐私的同时，实现对光伏电站虚假数据注入攻击的有效检测，提升了系统的安全性与鲁棒性。
解读: 该研究对于阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有重要参考价值。随着光伏电站规模扩大，数据隐私与网络安全成为运维痛点，联邦学习技术可实现分布式模型训练，在不上传原始电站数据的前提下提升逆变器及储能系统的故障诊断与安全防御能力。建议将此框架集成至PowerTitan等大型储能系统及组串式逆变器...
基于多层长短期记忆网络的光伏电站数据完整性攻击检测与诊断
Detection and Diagnosis of Data Integrity Attacks in Solar Farms Based on Multilayer Long Short-Term Memory Network
Fangyu Li · Qi Li · Jinan Zhang · Jiabao Kou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年3月
随着光伏系统数字化程度提高，网络安全威胁日益严峻。本文提出一种基于深度序列学习的诊断方案，利用多层长短期记忆网络（LSTM）检测并识别光伏电站中的数据完整性攻击，为电力电子变换器的网络物理安全提供有效防护。
解读: 随着阳光电源iSolarCloud平台接入规模的扩大，电站数据安全已成为运维核心。该研究提出的多层LSTM诊断模型可直接集成至iSolarCloud的智能运维算法库中，用于实时监测组串式逆变器及PowerTitan储能系统的遥测数据异常。通过识别数据完整性攻击，可有效防止恶意指令导致的逆变器误动作或...