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论文研究 - 基于机器学习方法的电力系统虚假数据注入攻击检测
论文研究 - 基于机器学习方法的电力系统虚假数据注入攻击检测
上传者:
38628150
|
上传时间: 2021-04-21 15:31:42
|
文件大小: 922KB
|
文件类型: PDF
FIDA
机器学习
离群值检测
无监督学习
针对电力系统状态估计的虚假数据注入攻击(FIDA)是传统方法无法有效解决的问题。 本文使用IEEE14仿真平台中机器学习领域的四种离群点检测方法,即一类SVM,鲁棒协方差,隔离林和局部离群因子方法进行测试和比较。 通过仿真估计准确性和准确性,以观察分类效果。
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