物联网（IoT）技术已广泛应用于智能电网中，以监控物理或环境状况。 特别是，状态估计是智能电网中基于IoT的重要应用程序，通过对电表测量和电力系统拓扑的分析，状态估计可用于系统监控以获得最佳的电网状态估计。 但是，错误数据注入攻击（FDIA）对状态估计造成严重威胁，这是检测困难的原因。 在本文中，我们提出了一种针对FDIA的有效检测方案。 首先，研究了反映智能电网物理特性的两个参数。 一个参数是从控制器到静态无功补偿器（CSSVC）的控制信号。 较大CSSVC表示存在强烈的电压波动。 另一个参数是定量节点电压稳定性指数（NVSI）。 较大的NVSI表示较高的漏洞级别。 其次，根据CSSVC和NVSI的值，提出了一种优化的聚类算法，将潜在的易受攻击节点分为几类。 最后，基于这些类别，提出了一种用于FDIA实时检测的检测方法。 仿真结果表明，该方案可以有效地检测出FDIA。

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Smart Cards; UICC - Contactless Front-end (CLF) Interface; Part 1: Physical and data link layer characteristics (Release 7)

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S7-200SMART自定义斜坡函数库-RAMP（附使用说明+AWL文件） 库文件可重复调用 AWL可直接导入程序块内使用