1、智能電網(wǎng)作為國家的基礎(chǔ)設(shè)施，提供著可靠、廉價、可持續(xù)的電力服務(wù)，而準(zhǔn)確的狀態(tài)估計是維持對智能電網(wǎng)正常操作的重要條件。最近研究表明，攻擊者可以將精心合成的虛假數(shù)據(jù)注入電力系統(tǒng)，這種新型的虛假數(shù)據(jù)注入攻擊(負荷完整性攻擊LIA)可以成功繞過常規(guī)檢測達到攻擊目的，使控制中心做出一系列錯誤的決策，最終導(dǎo)致電網(wǎng)中負荷的不均衡分配。為保證智能電網(wǎng)的安全，在智能電網(wǎng)環(huán)境下，分析攻擊發(fā)生機理，提出新型的攻擊形式，研究相應(yīng)的檢測方法與防范對策，具有十分重

2、要的理論與現(xiàn)實意義。
　　針對智能電網(wǎng)中負荷完整性攻擊的研究，具體工作包括:
　　1.充分研究了負荷完整性攻擊機理和電網(wǎng)非完整網(wǎng)絡(luò)拓撲信息的攻擊方式;利用主成分分析法(PCA)對電網(wǎng)雅克比矩陣進行最大化逼近構(gòu)造出攻擊向量，通過獨立成分分析法(ICA)計算出量測數(shù)據(jù)與狀態(tài)中獨立成分的關(guān)系，實現(xiàn)了電網(wǎng)拓撲信息未知的情況下的兩種攻擊。
　　2.分析負荷完整性攻擊形成過程，根據(jù)攻擊向量的生成方法構(gòu)造出非法量測數(shù)據(jù)，采用Auto

3、encoder對生成數(shù)據(jù)進行降維操作，根據(jù)Autoencoder的訓(xùn)練和微調(diào)過程中的重構(gòu)誤差，驗證了降維后的數(shù)據(jù)基本可表示高維數(shù)據(jù)的信息。
　　3.從算法的優(yōu)化角度出發(fā)，提出改進的極限學(xué)習(xí)機并將其應(yīng)用到攻擊檢測中，利用差分進化算法優(yōu)化選擇ELM的輸入層權(quán)值和隱含層節(jié)點數(shù)。同時，針對差分進化算法(DE)易出現(xiàn)早熟和收斂速度慢等問題，在優(yōu)化算法中融入人工蜂群思想形成混合的優(yōu)化算法，引導(dǎo)DE算法快速跳出局部最優(yōu)，以提高攻擊檢測精度和檢測