基于自适应分区状态估计的智能电网不良数据检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应分区状态估计的智能电网不良数据检测方法：根据已有的智能电网物理结构参数生成相应的图模型；利用聚类算法将图模型分为若干子图，每个子图均对应于智能电网中的一个子系统；对于每个子系统进行不良数据检测，并根据检测结果更新图模型，执行新的分区与检测，以此将不良数据定位于较小的区间内。本发明可用于检测针对智能电网设计的不良数据注入攻击，利用分区技术，提高了不良数据检测精度，并降低了检测的时间复杂度；同时，通过多次分区的策略，在有效时间内将不良数据定位于较小的范围内。

主权项

基于自适应分区状态估计的智能电网不良数据检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）、根据给定的智能电网，构造相应的图模型；2）、根据构造的图模型，通过分区/聚类算法对图模型分区，将图模型划分为若干子图,每个子图对应于智能电网中一个的子系统；3）、根据子系统分区结果，对每个子系统进行不良数据检测；4）、根据不良数据检测结果：当所检测的每个子系统内均无不良数据，或者具有不良数据的子系统的结点数均小于或等于4，则满足检测终止条件，结束检测；5）、当不满足检测终止条件，则更新图模型，并执行步骤2）‑步骤4）直到满足检测终止条件。