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虚假数据注入(FDI)攻击为智能电网的稳定运行带来了挑战,特别是虚假数据经过人为精心构造后,能够绕过电力系统中的常规错误数据检测技术,为电网安全运行带来了安全隐患。为此本文应用递归神经网络(RNN)来检测智能电网中的虚假数据攻击(FDI攻击)。通过编写检测算法,基于IEEE-30总线系统以及从实际电网中获得的为期五年的潮流数据,对FDI进行了仿真模拟。仿真结果表明,本文提出的基于递归神经网络的算法通过观察连续数据序列的时间变化,有效检测出了混入正常潮流数据中的虚假攻击数据。