论文研究 - 基于机器学习方法的电力系统虚假数据注入攻击检测

针对电力系统状态估计的虚假数据注入攻击（FIDA）是传统方法无法有效解决的问题。 本文使用IEEE14仿真平台中机器学习领域的四种离群点检测方法，即一类SVM，鲁棒协方差，隔离林和局部离群因子方法进行测试和比较。 通过仿真估计准确性和准确性，以观察分类效果。