基于时空图的智能电网对抗性虚假数据注入逃逸攻击的生成与检测 背景介绍 随着现代智能电网的不断发展，电网作为一种典型的网络化信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS），因其需要在不同组件之间交换大量数据，面临各种安全威胁。其中，虚假数据注入攻击（False Data Injection Attacks, FDIAs）因其能够篡改传感器数据而备受关注。攻击者可以借助这些虚假数据绕过传统的坏数据检测系统（Bad Data Detection, BDD），从而导致错误的操作决策，甚至可能使系统过载。然而，传统FDIAs相对简单，其明显的数据异常容易被数据驱动的机器学习模型检测到。 相比之下，对抗性虚假数据注入逃逸攻击（Adversarial False Data Inje...

基于自适应集成分解与跨模态注意力融合的电网故障诊断框架 研究背景 随着现代电力系统规模的不断扩大和复杂化，电网的稳定运行面临着越来越严峻的挑战。电网故障的发生可能由自然灾害、设备故障以及局部电网结构薄弱等多个因素导致。这些故障不仅会影响电力用户的正常工作，还可能导致大面积停电，进而引发重大损失。美国能源信息管理局的数据显示，美国每年平均发生超过500起电网故障事件，影响数百万用户的电力供应。在中国，因电网故障造成的年均电力损失超过百亿人民币。由此可见，快速准确地检测和诊断电网故障类型已成为电力系统研究中的关键课题之一。 研究来源 本文题为“a grid fault diagnosis framework based on adaptive integrated decomposition a...