False Data Injection Attack and Its Detection Method for Interactive Demand Response

Liudong CHEN; Nian LIU

doi:10.7500/AEPS20200505006

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False Data Injection Attack and Its Detection Method for Interactive Demand Response

Assessment and Enhancement of Cyber-Physical Resilience of Smart Grids | 更新时间：2025-06-16

- False Data Injection Attack and Its Detection Method for Interactive Demand Response
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 3, Pages: 15-23(2021)
- 作者机构：
  
  新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China
- DOI：10.7500/AEPS20200505006
  CLC：
- Received：05 May 2020，
  
  Revised：2020-07-27，
  
  Published Online：31 August 2020，
  
  Published：10 February 2021
- 稿件说明：
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陈刘东,刘念.面向互动需求响应的虚假数据注入攻击及其检测方法[J].电力系统自动化,2021,45(3):15-23.

CHEN Liudong,LIU Nian.False Data Injection Attack and Its Detection Method for Interactive Demand Response[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):15-23.
陈刘东,刘念.面向互动需求响应的虚假数据注入攻击及其检测方法[J].电力系统自动化,2021,45(3):15-23. DOI： 10.7500/AEPS20200505006.

CHEN Liudong,LIU Nian.False Data Injection Attack and Its Detection Method for Interactive Demand Response[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):15-23. DOI： 10.7500/AEPS20200505006.

摘要

在互动需求响应（IDR）框架下

对需求侧虚假数据注入（FDI）攻击的脆弱性进行分析，凝练了对用户能量管理系统（UEMS）的攻击过程。首先，采用主从博弈建立了针对IDR的FDI攻击模型，并证明其斯塔克伯格均衡存在且唯一。提出了一种基于分布式事件触发机制与机器学习的攻击检测方法，事件触发机制在UEMS中执行，系统检测在能量零售商（ER）中基于长短期记忆网络（LSTM）进行。最后，通过实例分析验证了所提方法的有效性。

Abstract

The vulnerability to the demand-side false data injection (FDI) under the framework of interactive demand response (IDR) is analyzed. The process of attack on the user energy management system (UEMS) is also summarized. First

the Stackelberg game is used to establish an FDI attack model against IDR and verify the existence and uniqueness of Stackelberg equilibrium. The paper proposes an attack detection method based on the distributed event-triggered mechanism and machine learning. The event-triggered mechanism is implemented in UEMS. The system detection is carried out in energy retailers (ERs) based on the long short-term memory network (LSTM). Finally

the effectiveness of the proposed method is verified through case analysis.

关键词

Keywords

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