一种基于GEP优化的智能电网数据异常有效识别方法

摘要

本发明公开了一种基于GEP优化的智能电网数据异常有效识别方法，属于电力系统信息安全领域，来解决智能电网下的数据异常识别问题；电力系统状态估计是现代能量管理系统的重要组成部分，其量测数据除了含有正常的测量噪声外，还可能含有不良数据。本发明通过使用本方法可以弥补传统方法无法完全检测的异常数据，使得电网中的不良数据得到快速有效的识别。本发明基于GEP构建的监督机器学习模型在噪声数据处理能力，结合节点能量的思想来解决智能电网下的数据异常的识别问题，根据当前有源配电网中的大量数据进行训练，在残差检测的基础上利用无功优化综合指标，比较攻击前后数据变化的方式对电网下数据异常进行有效识别，从而保证电网安全可靠的运行。