一种基于改进极限学习机的虚假数据注入攻击定位检测方法及系统

本发明公开了一种基于改进极限学习机的虚假数据注入攻击定位检测方法及系统，涉及智能电网领域，包括：构造攻击成本‑效益平衡的混合FDIA模型，得到攻击量测数据集；采用GRU算法对攻击量测数据集进行时序特征提取，通过ELM算法对电力系统各节点状态进行二分类，得到GRU‑ELM攻击定位检测算法；基于贝叶斯优化算法对GRU‑ELM攻击定位检测算法的超参数进行全局优化，得到最佳超参数组合；根据最佳超参数组合得到基于BO‑GRU‑ELM的电网FDIA定位检测算法，定位混合FDIA攻击。本发明通过优化算法对极限学习机算法进行改进和优化，可以有效实现对电力系统虚假数据注入攻击的高效精准定位检测。