实例介绍
【实例简介】
包含了电力系统虚假数据注入攻击MATLAB源代码及介绍。鲁棒电力系统状态估计器在监控应用中具有重要意义。根据我们的经验，我们发现使用投影统计的鲁棒广义极大似然（GM）估计是文献中最好的方法之一。它对多个交互和一致的坏数据、坏杠杆点、坏零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。另外，它的计算效率高，适合于在线应用。GM估计器除了具有良好的击穿点外，在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下也具有较高的统计效率。使用SCADA测量的GM估计器的原始版本是由Mili和他的同事在1996年提出的。使用Givens旋转增强了其数值稳定性。将GM估计器推广到同时估计变压器抽头位置和系统状态。糟糕的零注入也得到了解决。
【实例截图】
【核心代码】
16359647285243618711.zip
├── GM-estimator
│ ├── busdatas.m
│ ├── correction_factor.m
│ ├── IEEE_true_value.m
│ ├── Instruction_Matlab implementation of robust GM-estimator for power system state estimation.docx
│ ├── linedatas.m
│ ├── line_mat_func.m
│ ├── mad_factor.m
│ ├── Matlab implementation of robust GM-estimator for power system state estimation.pdf
│ ├── PS_sparse.m
│ ├── Test_GM_WLS_Cartisan.m
│ ├── ybusfunc.m
│ └── zconv.m
└── license.txt
1 directory, 13 files
包含了电力系统虚假数据注入攻击MATLAB源代码及介绍。鲁棒电力系统状态估计器在监控应用中具有重要意义。根据我们的经验，我们发现使用投影统计的鲁棒广义极大似然（GM）估计是文献中最好的方法之一。它对多个交互和一致的坏数据、坏杠杆点、坏零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。另外，它的计算效率高，适合于在线应用。GM估计器除了具有良好的击穿点外，在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下也具有较高的统计效率。使用SCADA测量的GM估计器的原始版本是由Mili和他的同事在1996年提出的。使用Givens旋转增强了其数值稳定性。将GM估计器推广到同时估计变压器抽头位置和系统状态。糟糕的零注入也得到了解决。
【实例截图】
【核心代码】
16359647285243618711.zip
├── GM-estimator
│ ├── busdatas.m
│ ├── correction_factor.m
│ ├── IEEE_true_value.m
│ ├── Instruction_Matlab implementation of robust GM-estimator for power system state estimation.docx
│ ├── linedatas.m
│ ├── line_mat_func.m
│ ├── mad_factor.m
│ ├── Matlab implementation of robust GM-estimator for power system state estimation.pdf
│ ├── PS_sparse.m
│ ├── Test_GM_WLS_Cartisan.m
│ ├── ybusfunc.m
│ └── zconv.m
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