一种基于深度学习的新能源电网虚假数据检测方法及系统
申请号:CN202411734207
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119577653A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的新能源电网虚假数据检测方法,属于智能电网安全技术领域,该方法包括:收集能源监测系统的时间序列数据集,数据集中包括能源消耗、生产和系统性能参数;将逻辑回归和决策树集成到一个深度学习模型中;将时间序列数据集导入集成的深度学习模型,进行FDIA攻击模拟,分析虚假数据注入攻击对数据集的影响,根据模拟结果对深度学习模型进行相应调整得到最优模型;实时采集新能源电网的运行数据输入最优深度学习模型进行虚假数据检测,根据检测结果采取相应的响应措施。
技术关键词
虚假数据检测方法
新能源电网
能源监测系统
系统性能参数
逻辑
训练深度学习模型
序列
电网运行参数
数据检测系统
集成模块
可读存储介质
预警机制
处理器
措施
智能电网
存储器
计算机