基于卡尔曼滤波的电力虚假数据注入攻击检测方法

能源互联网的主体是基于状态估计下的电力系统。虚假数据注入攻击（FDIA）通过恶意篡改或注入电力数据,进而引发错误的状态估计结果。这种攻击方式存在引发大面积停电事故的风险,严重影响能源互联网的正常运行。在matpower 4.0中的IEEE-14节点系统上,利用以残差方程为基础的标准残差检测法和目标函数极值法,对FDIA进行了检测实验。提出了一种基于卡尔曼滤波的FDIA检测方法,并在MATLAB上进行了验证。实验结果表明,该方法可以在短时间内发现FDIA的发生。     

电力假数据注入攻击的残差检测方法效率分析

传统的恶意数据检测从数学理论出发，通常以残差方程为基础，根据目标函数的偏离进行检测。虚假数据注入攻击（FDIA）通过构造与雅克比矩阵列向量线性相关的攻击矢量，针对电力系统状态估计发起蓄意攻击。理论上FDIA躲过了电力系统的恶意数据检测机制，使原方法对于FDIA失效。结合CPS分析了恶意数据检测的原理，以及假数据注入攻击的原理和方式。在IEEE 30和IEEE 118节点系统上，通过仿真实验的方法，对FDIA使用标准残差检测法和目标函数极值法进行检测。实验结果证明了传统的不良检测对假FDIA的局限性。