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detection and isolation of false data injection attack via adaptive Kalman filter bank

Journal of Control and Decision 2024年第1期11卷 60-72页

作者： Xiaoyuan Luo Minggao Zhu Xinyu Wang Xinping Guan School of Electrical Engineering Yanshan UniversityQinhuangdaoPeople’s Republic of China Jiangsu Collaborative Innovation Center for Smart Distribution Network NanjingPeople’s Republic of China School of Electronic Information and Electrical EngineeringShanghai Jiao Tong UniversityShanghaiPeople’s Republic of China

Due to the integration of cyber–physical systems,smart grids have faced the new security risks caused by false data injection attacks(FDIAs).FDIAs can bypass the traditional bad data detection techniques by falsifying the process of state *** this reason,this paper studies the detection and isolation problem of FDIAs based on the adaptive Kalman filter bank(AKFB)in smart *** the covert characteristics of FDIAs into account,a novel detection method is proposed based on the designed ***,the adaptive threshold is proposed to solve the detection delay caused by a priori threshold in the current detection *** the case of multiple attacked sensor nodes,the AKFB-based isolation method is *** reduce the number of isolation iterations,a logical decision matrix scheme is ***,the effectiveness of the proposed detection and isolation method is demonstrated on an IEEE 22-bus smart grids.

关键词： Smart grids false data inject attack detection and isolation Kalman filter bank

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