【摘 要】
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智能电网的正常运行依赖于准确反映电网物理特性的状态估计。针对虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）通过向电力系统量测单元注入恶意数据来篡改状态估计结果的问题，提出了一种基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）的电网FDIA检测方法，并以此提高状态估计结果的精度。首先，基于智能电网量测向量与FDIA攻击向量服
【基金项目】
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国家自然科学区域创新发展联合基金项目（U21A20146）； 安徽省自然科学基金项目（1908085MF215）； 安徽省重点研究与开发计划项目（201904a05020007）；
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智能电网的正常运行依赖于准确反映电网物理特性的状态估计。针对虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）通过向电力系统量测单元注入恶意数据来篡改状态估计结果的问题，提出了一种基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）的电网FDIA检测方法，并以此提高状态估计结果的精度。首先，基于智能电网量测向量与FDIA攻击向量服从具有不同协方差多元高斯分布的特点，通过MLE计算法求得量测数据期望与协方差，根据该协方差判断是否存在虚假量测数据。其次，若数据正常，通过加权最小二乘（Weighted Least Square,WLS）算法依据该量测数据期望进行状态估计可以得到更加优秀的系统状态结果。最后，基于IEEE-14节点系统的算例证明了该算法的可行性。
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