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电力CPS虚假数据攻击协同检测机制研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-18页 | | 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-13页 | | 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 | | 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 | | 1.2.1 基于测量数据的检测方法 | 第14-15页 | | 1.2.2 基于机器学习的检测方法 | 第15-16页 | | 1.3 论文主要工作 | 第16页 | | 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 | | 第二章 相关知识 | 第18-23页 | | 2.1 广域监控系统 | 第18-19页 | | 2.2 电力系统状态估计 | 第19-20页 | | 2.3 电力CPS虚假数据攻击与入侵检测 | 第20-22页 | | 2.3.1 虚假数据攻击模式 | 第20-21页 | | 2.3.2 CPS入侵检测技术 | 第21-22页 | | 2.5 本章小结 | 第22-23页 | | 第三章 基于概率的分布式主机虚假数据协同检测机制 | 第23-37页 | | 3.1 引言 | 第23-24页 | | 3.2 WAMS中攻击威胁模型 | 第24页 | | 3.3 系统检测方案 | 第24-32页 | | 3.3.1 受损PMU识别方法 | 第25-28页 | | 3.3.2 置信度协同投票检测方法 | 第28-32页 | | 3.4 仿真实验分析 | 第32-36页 | | 3.5 本章小结 | 第36-37页 | | 第四章 基于PR-FNN的虚假数据攻击协同检测机制 | 第37-49页 | | 4.1 引言 | 第37-38页 | | 4.2 智能电网聚合层架构 | 第38-39页 | | 4.3 电网分区与状态估计 | 第39-41页 | | 4.3.1 WQT方法电网分区 | 第39-40页 | | 4.3.2 APSO算法的分布式状态估计 | 第40-41页 | | 4.4 基于PR-FNN虚假数据检测方法实现 | 第41-45页 | | 4.4.1 PEECC算法的测量值保护 | 第42页 | | 4.4.2 LSA的认证 | 第42-43页 | | 4.4.3 基于PR-FNN的虚假数据攻击协同检测 | 第43-45页 | | 4.5 仿真实验分析 | 第45-48页 | | 4.6 本章小结 | 第48-49页 | | 第五章 总结与展望 | 第49-51页 | | 5.1 总结 | 第49-50页 | | 5.2 展望 | 第50-51页 | | 参考文献 | 第51-59页 | | 致谢 | 第59-60页 | | 附录A (攻读硕士学位期间发表的研究成果) | 第60-61页 | | 附录B (攻读硕士学位期间参加的项目) | 第61页 |
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论文编号BS4674344，这篇论文共61页
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