Energy theft detection for AMI using principal component analysis based reconstructed data

Sandeep Kumar Singh; Ranjan Bose; Anupam Joshi

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Energy theft detection for AMI using principal component analysis based reconstructed data

机译：基于主成分分析的重构数据用于AMI的能量盗窃检测

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To detect energy theft attacks in advanced metering infrastructure (AMI), we propose a detection method based on principal component analysis (PCA) approximation. PCA approximation is introduced by dimensionality reduction of high dimensional AMI data and

机译：为了检测高级计量基础架构（AMI）中的能量盗窃攻击，我们提出了一种基于主成分分析（PCA）近似的检测方法。通过高维AMI数据的降维来引入PCA近似

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来源
《IET Cyber-Physical Systems: Theory & Applications》 |2019年第2期|179-185|共7页
作者
Sandeep Kumar Singh; Ranjan Bose; Anupam Joshi;
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作者单位

Indian Institute of Information Technology Pune India;

Indian Institute of Technology Delhi India;

University of Maryland Baltimore County USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
entropy; power engineering computing; power system security; principal component analysis; probability; security of data; smart meters; smart power grids;

机译：熵;动力工程计算;电力系统安全;主成分分析可能性;数据安全;智能电表智能电网;
入库时间 2022-08-18 04:35:46

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