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龙图腾网恭喜国网甘肃省电力公司临夏供电公司申请的专利一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115829062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211294889.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法是由夏懿;张慧峰;马龙;林旭明;薛亮;吴彦华设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法，属于综合能源系统领域。该方法为实现综合能源系统虚假数据入侵检测，在考虑机器学习中决策树算法和模型驱动的前提下，结合综合能源系统冷热网建立基于数据和模型驱动的虚假数据入侵检测流程，使得综合能源系统在虚假数据入侵检测实现漏检率低、误检率低的目的；在基于建立决策树机器学习算法来进行入侵检测时，为了解决决策树减枝问题，引入了基于模型驱动的综合能源系统入侵检测方法；最终使得综合能源系统虚假入侵检测更具多样性，运算时的检测率有明显提高。

本发明授权一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据和模型驱动的综合能源系统FDIA检测方法，其特征在于：S1建立基于决策树的机器学习分类模型；S1.1建立虚假数据注入攻击模型，生成被攻击篡改过的问题数据，组成训练机器学习分类模型的数据集；S1.2收集综合能源系统多能量测数据，进行数据归一化，将数据分为训练集和测试集；S1.3建立基于决策树的机器学习分类模型；S1.4在判别结果为否的情况下，进行基于模型的入侵检测，如果判别结果为是的情况下检测流程完成；S2建立基于模型的入侵检测模型；S2.1建立基于冷热网模型的FDIA检测模型；S2.2建立电网模型状态估计FDIA检测模型；在热网建模时，将网络中的设备描述成节点，线路描述成管道，节点和管道及它们的连接关系就构成了供热网络的拓扑图；构造一个I*I的矩阵来表示热网中节点间的依赖关系，每列表示当前编号节点的入度，每行表示当前编号节点的出度： , 矩阵中任一点，其中如果为0，则表示节点p和节点q无连接关系或者节点p是节点q的前置节点但是节点p的温度已知，如果为1，则节点p是节点q的前置节点且节点p的温度未知；节点温度由流入其的管道的末端温度决定，节点c有n个前置节点，因此节点c的温度为： ,式中，为节点c的温度,为管道i的流量，为管道i末端温度；供热网络模型为： ， ， ，式中，toi为管道末端温度，为环境温度,为节点i的温度，为管道i的导热系数,为管道i的当量长度，为水的比热容；为管道温降，为管道入口温度,为管道末端温度；为节点回水功率，Ps为节点供水功率，为节点消耗功率，q为节点流量；节点供水功率可由下式求解： 式中，为节点供水功率，单位为kW，q为节点流量，单位为kgs；供冷网络模型为： ， ， ，式中，为管道升温参数；因为相同时间内管道流速不等，所以流量不同，设计一种基于流量权重的改写节点i温度； ，式中，为管道s序列时段的瞬时流速，C为任一大于的常数；当前时间断面的供水温度为： 所述冷热网模型的FDIA检测模型的判据为：通过基于量测数据的回水温度仿真结果和流回能源站介质的量测数据进行对比，能源站处仿真结果和量测值的差值大于某一阈值时，系统就受到了虚假数据注入攻击：综合能源系统量测数据通过基于决策权的机器学习分类模型，入侵判别为是，流程结束；入侵判定为否，需要分别再通过基干冷热网模型的FDIA检测和基于电网模型状态估计FDIA检测。

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