基于DeepWalk算法的电力系统错误数据注入网络攻击分类方法

为了准确、有效地识别错误数据注入攻击（FDIA）对电网造成危害的严重程度,提出了基于DeepWalk算法的FDIA分类新方法。根据FDIA的特点,构建电力系统的响应模型;提出批量随机边删减策略,将响应模型生成的攻击数据构造为攻击场景图;采用DeepWalk算法将攻击场景图中的节点映射为低维向量,并将其作为机器学习算法的输入对FDIA进行分类。以遭受FDIA的IEEE 39节点系统为例进行仿真,结果表明所提方法可以根据FDIA对电网造成危害的严重程度准确、有效地对FDIA进行分类。