本文選題：竊電 + 虛假數(shù)據(jù)注入　； 參考：《電力系統(tǒng)保護與控制》2016年23期

【摘要】：隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,竊電手段逐漸趨向于智能化,也更加的隱蔽。研究了一種基于狀態(tài)估計的新型竊電方法-虛假數(shù)據(jù)注入。首先,在傳統(tǒng)的虛假數(shù)據(jù)注入模型基礎(chǔ)之上,得到了標準的L0范數(shù)優(yōu)化模型,消除了變量系數(shù)對虛假數(shù)據(jù)注入向量精度的影響。然后,基于脆弱性指標提出設(shè)置PMU的方法提高竊電成本和難度。最后在IEEE標準測試系統(tǒng)上對提出的標準的L0范數(shù)優(yōu)化模型和保護策略進行了測試。結(jié)果表明提出的標準L0范數(shù)優(yōu)化模型可以得到更精確的虛假數(shù)據(jù)注入向量,基于脆弱性指標設(shè)置PMU可以有效提高非法用戶的竊電成本。
[Abstract]:With the development of science and technology, the means of stealing electricity tend to be intelligent and more covert. A new power stealing method based on state estimation, false data injection, is studied. Firstly, based on the traditional false data injection model, the standard L0 norm optimization model is obtained, which eliminates the influence of variable coefficients on the accuracy of false data injection vector. Then, the method of setting PMU based on vulnerability index is proposed to increase the cost and difficulty of electricity theft. Finally, the standard L0 norm optimization model and protection strategy are tested on IEEE standard test system. The results show that the proposed standard L0 norm optimization model can obtain more accurate false data injection vector, and setting PMU based on vulnerability index can effectively increase the power theft cost of illegal users.
【作者單位】： 南方電網(wǎng)電能計量重點實驗室;云南電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院;武漢大學電子信息學院;
【基金】：云南電網(wǎng)公司重點項目(YN2014-2-001)
【分類號】：TM73

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本文編號：1988200