公开(公告)号：CN118886003A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411355197.0

申请日：2024-09-27

申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) ,  山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

发明人： 王鑫 ,  张俊涛 ,  杨明 ,  吴晓明 ,  吴法宗 ,  刘臣胜 ,  穆超 ,  陈振娅 ,  贺云鹏

IPC分类号： G06F21/55 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092 ,  G06Q50/06 ,  G06N7/01

摘要： 本发明属于电子数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法。所述方法包括以下步骤：首先，对智能电网进行建模，获得仪器测量数据，并对数据进行预处理；其次，将预处理后的数据作为长短期记忆网络的输入，对智能电网进行状态估计；然后，将智能电网中的攻击检测问题建模为部分可观测马尔可夫决策问题；最后，利用强化学习方法解决部分可观测马尔可夫决策问题，实现智能电网隐蔽性攻击检测。本发明可以以较低的延迟和误检率来检测智能电网中的隐蔽攻击。