[发明专利]一种基于对抗生成网络的电力系统虚假数据攻击识别方法

权利要求书

1.一种基于对抗生成网络的电力系统虚假数据攻击识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、建立线性状态估计模型，将电力系统的状态量作为不确定集，与电力系统中的遥测量、雅可比矩阵和噪声建模；通过最小化噪声可求解估计状态量并反推估计状态量对应的估计量测量；将估计量测量与真实量测量做差，得到残差量测量；残差量测量、估计量与真实量测量均留作FDIA的被检测数据；

步骤二、通过对残差量测量进行基于给定阈值大小的二范数阈值检测滤除数据中由物理网运行故障、设备测量误差、通信系统噪音产生的不良数据，使系统中仅保留真实数据以及FDIA篡改后的虚假数据；

步骤三、建立对抗生成网络模型，该对抗生成网络模型包括判别模型和生成模型，判别模型和生成模型为对称的一组三层神经网络；用电力系统历史中的健康数据对对抗生成网络模型进行训练，得到成熟的判别模型与生成模型；将步骤一中保留的残差量测量、估计量与真实量测量均送入成熟的判别模型中进行判别，得到判别结果；若判别结果为不存在虚假数据则检测结束，否则进入步骤四；

步骤四、将被判断为存在异常的数据与生成模型的生成数据做差，得到定位残差；对定位残差数据进行基于给定阈值大小的二范数阈值检测以确定问题数据位置并滤除问题数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一具体为：

建立线性状态估计模型为：

z＝Hx+e

其中，z为遥测量，x为状态量，H为代表拓扑的雅可比矩阵，e为状态估计的过程中难免产生误差和扰动；

状态量与量测量的关系为：

Q_k＝0

P_k-m＝b_k-m(θ_k-θ_m)

Q_k-m＝0

其中，P_k为节点k注入有功功率，Q_k为节点k注入无功功率，P_k-m为k节点到m节点之间线路的有功功率，Q_k-m为k节点到m节点之间线路的无功功率，B_k-m为导纳阵中(k,m)的虚部，b_k-m为k节点到m节点之间线路的电纳，θ_k与θ_m分别为节点k和节点m的极坐标电压相角；

建立噪音最小二乘的目标函数来进行状态估计，目标函数表达式为：

min J(x)＝[z-Hx]^TR^-1[z-Hx]

其中，R为权值矩阵；

根据梯度下降原理求得估计状态量：

得到估计状态量后根据线性关系对量测量进行反推得到估计量测量，其反推计算遵循式为：

通过式得到残差量测量Δz，将得到的残差量测量、估计量与真实量测量均留作FDIA的被检测数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤二所述通过对残差量测量进行基于给定阈值大小的二范数阈值检测滤除数据中由物理网运行故障、设备测量误差、通信系统噪音产生的不良数据，其检测遵循式为：

其中，τ₁为常量阈值。