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A CGAN-based adversarial attack method for data-driven state estimation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ijepes.2025.110878.png)
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摘要
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• 电力系统状态估计问题的安全威胁被分析，特别是针对数据驱动状态估计方法的网络攻击。
• 电力系统状态估计的对抗攻击方法以及对抗样本的注入被分析。得出了一些对实际应用有用的结论。
• 提出了一种基于CGAN的对抗攻击方法用于数据驱动状态估计，并进行了优化以揭示电力系统中的安全威胁。与现有工作和其他方法的比较表明了所提出方法的优势和有效性。
Keyword:
Adversarial attacks
Conditional generative adversarial networks
Data-driven algorithms
Generative adversarial networks
State estimation
期刊
I
IF:
5
论文数:
1.1W
被引数:
3.2W
机构
暂无机构信息
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