针对多区域耦合电力系统中虚假数据注入攻击的检测与对策集成框架

《Nature Communications》：Detection and countermeasure integrated framework against false data injection attacks in multi-area coupled power systems

　　

摘要

虚假数据注入攻击（FDIA）对负荷频率控制（LFC）系统的安全运行构成了严重威胁。电力系统中状态估计的准确性直接决定了检测精度和针对FDIA的防御措施的有效性。然而，现有的状态估计算法受到线性假设和静态噪声模型的限制，难以适应LFC系统的多区域耦合特性。此外，状态变量与噪声之间的统计重叠问题也无法得到有效处理，进一步降低了估计精度。因此，本文提出了一种用于多区域耦合电力系统中联合检测和防御FDIA的集成框架。在该框架中，采用了无迹卡尔曼滤波器的西格玛点采样策略，以高效捕捉多区域耦合LFC系统的动态特性，从而提高状态估计算法的适应性。同时，还引入了一种自适应协方差更新机制，实时跟踪噪声和状态的统计特性，减少它们之间的重叠影响。实验结果表明，与各种状态估计算法相比，所提出的框架能够实现更准确的状态估计。在多种攻击场景下，该框架具有更高的检测精度和更有效的FDIA防御能力。