【摘 要】
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针对虚假数据注入攻击（FDIA）导致的电力系统安全问题，提出了一种数据驱动的二阶段联合方法。首先，构建由贝叶斯优化（BO）改进的极端梯度提升算法BO-XGBoost作为基分类器对正常数据和虚假数据进行初筛。其次，考虑到分类问题有一定误报率，构建最大互信息系数（MIC）校验器，计算由基分类器判断为正常状态下系统节点间的MIC，基于该系数的值进一步校验潜藏在系统里的FDIA。最后，通过IEEE 39节
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52107107）； 电力系统智能运行与安全防御宜昌市重点实验室开放基金（2020DLXY04）～～；
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针对虚假数据注入攻击（FDIA）导致的电力系统安全问题，提出了一种数据驱动的二阶段联合方法。首先，构建由贝叶斯优化（BO）改进的极端梯度提升算法BO-XGBoost作为基分类器对正常数据和虚假数据进行初筛。其次，考虑到分类问题有一定误报率，构建最大互信息系数（MIC）校验器，计算由基分类器判断为正常状态下系统节点间的MIC，基于该系数的值进一步校验潜藏在系统里的FDIA。最后，通过IEEE 39节点测试系统的仿真分析，验证了所提方法的有效性。
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