基于半监督联邦学习的分布式电源调控安全威胁协同检测

陈明亮; 卢志学; 谢国强; 余滢婷; 李媛; 李元诚

doi:10.7500/AEPS20240402009

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基于半监督联邦学习的分布式电源调控安全威胁协同检测

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于半监督联邦学习的分布式电源调控安全威胁协同检测
- Collaborative Detection for Security Threats to Distributed Generator Regulation Based on Semi-supervised Federated Learning
- 电力系统自动化 2024年48卷第22期页码：199-209
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049
  2.国网江西省电力有限公司，江西省南昌市 330077
  3.华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市 102206
- 作者简介：
  
  陈明亮（1989—），男，博士研究生，主要研究方向：电力系统自动化。E-mail：chenml@jx.sgcc.com.cn
  卢志学（1979—），男，高级工程师，主要研究方向：电力系统自动化。E-mail：gz_luzx@jxsgcc.com.cn
  谢国强（1984—），男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统自动化。E-mail：dky_xiegq@jx.sgcc.com.cn
  李元诚（1970—），男，通信作者，博士，教授,主要研究方向：电力信息安全。E-mail：ncepua@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(5108-202325046A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20240402009
  中图分类号：
- 收稿：2024-04-02，
  
  修回：2024-06-21，
  
  网络出版：2024-10-17，
  
  纸质出版：2024-11-25
- 稿件说明：
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陈明亮,卢志学,谢国强等.基于半监督联邦学习的分布式电源调控安全威胁协同检测[J].电力系统自动化,2024,48(22):199-209.

CHEN Mingliang,LU Zhixue,XIE Guoqiang,et al.Collaborative Detection for Security Threats to Distributed Generator Regulation Based on Semi-supervised Federated Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(22):199-209.
陈明亮,卢志学,谢国强等.基于半监督联邦学习的分布式电源调控安全威胁协同检测[J].电力系统自动化,2024,48(22):199-209. DOI： 10.7500/AEPS20240402009.

CHEN Mingliang,LU Zhixue,XIE Guoqiang,et al.Collaborative Detection for Security Threats to Distributed Generator Regulation Based on Semi-supervised Federated Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(22):199-209. DOI： 10.7500/AEPS20240402009.

摘要

针对现有分布式电源调控系统安全威胁检测存在的检测精度不高、通信效率低等突出问题，以及由于数据手工标注的高成本、低效率等客观原因和模型自动伪标注不可信导致的数据利用不充分问题，提出了一种基于半监督联邦学习（SSFL）的安全威胁分布式协同检测方法，在云端和边缘设备之间进行协同训练，并通过未标记数据进行模型自我学习和优化，从而更好适应分布式电源调控系统的安全威胁环境。首先，采用改进Transformer模型有效捕获安全威胁。其次，考虑到分布式电源调控系统的数据具有跨设备、跨区域的特点，引入联邦学习确保本地数据隐私安全。然后，针对未标记数据问题，通过云边协同训练获得全局模型并进行伪标记，设计一致性正则化与信息熵正则的损失函数以保证伪标记的可信度。最后，设计动态加权聚合方法优化参数更新和模型训练。在密西西比大学电力系统数据集上进行仿真实验，实验结果表明，与FedAvg-FixMatch方法和FedMatch方法相比，检测准确率分别提升了8%和4%，且类别召回率和精确率均有提高，显著减少了18%~28%的通信开销，表明了所提方法在分布式电源调控系统安全威胁检测中的有效性和实用性。

Abstract

A collaborative detection method for regulation security threats to distributed generator based on semi-supervised federated learning is proposed to address the prominent issues of low detection accuracy and low communication efficiency in existing distributed generator regulation systems

as well as the objective reasons for the high cost and low efficiency of manual data annotation and insufficient data utilization caused by untrustworthy model automatic pseudo annotation. The method involves collaborative training between cloud and edge devices

and self-learning and optimization of the model are realized through unlabeled data to better adapt to the security threat environment of distributed generator regulation systems. Firstly

an improved Transformer model is used to effectively capture security threats. Secondly

considering the cross-device and cross-regional characteristics of data in distributed generator regulation systems

federated learning is introduced to ensure the privacy and security of local data. To address the issue of unlabeled data

a global model is obtained through cloud-edge collaborative training for pseudo labeling

and a loss function for consistency regularization and information entropy regularization is designed to ensure the credibility of pseudo labeling. Finally

a dynamic weighted aggregation method is designed to optimize parameter updates and model training. Simulation experiments are conducted on the power system dataset at the University of Mississippi

and the experimental results show that compared with FedAvg-FixMatch and FedMatch methods

the proposed method improved the detection accuracy by 8% and 4%

respectively

and both category recall and accuracy are improved

significantly reducing communication overhead by 18%~28%. This demonstrates the effectiveness and practicality of the proposed method in security threat detection in distributed generator regulation systems.

关键词

Keywords

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