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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

上传者: 2020-09-03 16:42:51上传 PDF文件 921.76KB 热度 24次
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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