【摘 要】
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随着物联网和大数据等新技术的发展,智能电网成为电力系统未来发展的主要趋势,其安全问题也受到越来越多研究者的关注。一方面,智能电网中各类参与者之间的频繁通信会导致更高的隐私泄露风险;另一方面,恶意攻击者通过注入异常电力数据,给智能电网造成了经济损失并引发安全事故。为了解决智能电网中的数据隐私保护和异常检测问题,本文分别提出了基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案和基于无监督学习的智能电网异常数据检测
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随着物联网和大数据等新技术的发展,智能电网成为电力系统未来发展的主要趋势,其安全问题也受到越来越多研究者的关注。一方面,智能电网中各类参与者之间的频繁通信会导致更高的隐私泄露风险;另一方面,恶意攻击者通过注入异常电力数据,给智能电网造成了经济损失并引发安全事故。为了解决智能电网中的数据隐私保护和异常检测问题,本文分别提出了基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案和基于无监督学习的智能电网异常数据检测方案,主要工作如下:（1）针对智能电网中不同信任域间的数据隐私保护问题,提出了一种基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案。该方案通过矩阵补全来修复相关矩阵中的缺失元素,并通过添加与原始数据具有相同统计特性的噪声来增加随机扰动,以实现数据隐私保护。分析与仿真结果表明,该方案具有较好的隐私保护效果和数据可用性,同时能够有效降低通信开销。（2）针对电力数据标签缺失以及异常数据导致主成分分析不准确的问题,提出了一种基于无监督学习的异常用电检测方案。该方案首先从每个用户的用电模式中提取电力特征;然后基于提取的特征,使用ROBPCA算法将用户进行初步分类;最后,为了消除初步分类的重叠问题,利用一种去除异常值的改进K-means聚类算法对结果进行优化,以实现异常数据的精准检测。分析和实验结果表明,本文提出的方案在准确率、召回率等指标中优于其他异常检测方法。
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