Abstract：
针对电力系统的网络攻击事件越来越多,信息物理安全问题已经引发电力公司和学术界的高度关注.为了能够正确检测电网虚假数据注入攻击,本文提出一种基于残差神经网络(ResNet)结构的一维卷积神经网络(1DCNN)和长短期记忆(LSTM)网络多通道融合网络模型,简称通道融合的Res-CNN-LSTM网络模型.该神经网络算法利用 1DCNN和LSTM对时间序列信息的高效提取能力,将不同通道上提取的信息进行融合,进一步加强了数据特征的提取效果,同时网络模型主体采用残差跳跃连接的结构来解决神经网络在训练过程中的过拟合问题;在IEEE-14 和IEEE-118 节点测试系统进行模型仿真实验,并对比其他神经网络模型,结果验证了本文所提方法的有效性和准确性.
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电气技术
ISSN： 1673-3800
Year： 2024
Issue： 3
Volume： 25
Page： 11-17,62
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