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第48卷第1期电网技术Vol.48No.1
2024年1月PowerSystemTechnologyJan.2024
中图分类号：TM721文献标志码：A学科代码：470·40
文章编号：1000-3673（2024）01-0383-11
基于长短时记忆网络和生成对抗网络的
VRB储能系统虚假数据注入攻击检测
陆鹏1，付华1，卢万杰²
（1．辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁省葫芦岛市125105；
2.辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁省阜新市123000）
DetectionofFalseDataInjectionAttacksforVRBEnergyStorageSystemsBasedon
Long-Short-termMemoryandGenerativeAdversarialNetworks
LUPeng,FUHua,LUWanjie?
(1.FacultyofElectricalandControlEngineering,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,LiaoningProvince,China;
2.SchoolofMechanicalEngineering,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,LiaoningProvince,China)
ABSTRACT:AstheinformationtechnologyimprovesbyKEYWORDS:longshorttermmemory;generative
leapesandbounds,theDCmicrogridenergystoragesystemadversarialnetworks;energystoragesystem;SOCestimation;
hasbecomeadeeplyintegratedinformationphysicalsystem,FDIAs
andtheaccurateSOCestimationiscriticaltothereal-time
摘要：随着信息技术的不断发展，直流微电网储能系统已成
monitoringandsafeandstableoperationofthissystem.为深度融合的信息物理系统，而精确的荷电状态估计对储能
Aimingattheproblemoftheabnormaldatadetectioninthe系统的实时监测和安全稳定运行至关重要。针对全钒液流电
SOCestimation,weproposealongshort-termmemoryand池(vanadiumredoxflowbattery，VRB)储能系统荷电状态估
generativeadversarialnetwork(LSTM-GAN)detectionthat计中，由虚假数据注入攻击导致的异常数据检测问题，提出
enablesustotestthefalsedatainjectionattacksintheSOC一种基于长短时记忆网络和生成对抗网络的检测方法。首
estimationofthevanadiumredoxflowbattery(VRB)energy先，建立了VRB等效电路模型和虚假数据注入攻击模型；
stora
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