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申请/专利权人：上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的电力虚假数据注入攻击检测方法，涉及电力虚假数据注入攻击检测技术领域，包括：采集电站的电力数据集作为原始数据集，对原始数据集进行预处理；通过虚拟电网模拟潮流计算过程，得到潮流数据，构建虚假数据注入攻击，得到经过攻击后的坏数据集；采用引入多头自注意力机制的长短期记忆神经网络建立检测模型，利用检测模型对坏数据集进行攻击检测。本发明针对传统LSTM中无法注意到序列相关性进行优化，采用了多头注意力机制，降低了计算复杂度，同时降低了训练过程中的误差和提高了预测性能。
主权项：1.基于深度学习的电力虚假数据注入攻击检测方法，其特征在于，包括：采集电站的电力数据集作为原始数据集，对所述原始数据集进行预处理；通过虚拟电网模拟潮流计算过程，得到潮流数据，构建虚假数据注入攻击，得到经过攻击后的坏数据集；采用引入多头自注意力机制的长短期记忆神经网络建立检测模型，利用检测模型对坏数据集进行攻击检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 基于深度学习的电力虚假数据注入攻击检测方法及系统
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