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一种基于卷积神经网络的智能电网攻击定位方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-374-1793-0043
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F21/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开一种基于卷积神经网络的智能电网攻击定位方法,首先基于交流模型下智能电网的非线性量测方程获取测量数据,再将数据传输到坏数据检测装置进行数据预处理剔除坏数据,并将预处理之后的测量数据作为训练样本;然后,将智能电网攻击定位问题描述为多标签分类问题,采用卷积神经网络提取交流模型下测量数据的内在高维特征;最后,将已训练的卷积神经网络作为多标签分类器,并将其嵌入到坏数据检测装置之后实现实时在线攻击定位。采用本发明可实现对智能电网的攻击定位,具有现有技术所不具备的以下优点:本发明可以更加准确获取智能电网的非线性特征,不仅能检测电网攻击而且能获得更高的攻击定位准确率,更高的检测效率。
附件下载:  (原始资料备查)

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