基于深度学习的配电网网络攻击检测方法、设备及介质

本发明提供了一种基于深度学习的配电网网络攻击检测方法、设备及介质，首先获取配电网的遥测信号；然后将遥测信号输入到双层深度学习模型中，得到攻击识别结果；其中，双层深度学习模型包括上层深度学习模型和下层深度学习模型；上层深度学习模型包括基于深度可分离卷积的特征提取层、频率特征提取层和特征融合层；下层深度学习模型基于高效神经网络的复合缩放层。本发明通过设计了一种双层网络，上层网络基于深度可分离卷积的特征提取层可以同时提取时域和频域特征，能够捕捉到配电网数据中的更多细节和模式，下层网络具有高效的模型性能，可以在有限的计算资源下实现准确的分类，从而实现准确的配电网网络攻击检测。