稀疏 AC 虚数据注入攻击的设计

虚数据注入(FDI)攻击通过操控测量数据来构成重大威胁，导致状态估计错误。尽管众多研究聚焦于设计直流(DC) FDI 攻击，但鲜有人涉足 AC FDI 攻击，因为纳入非线性 AC 电力流的设计过程极其复杂。此外，设计稀疏 AC FDI 攻击提出另一个挑战，因为它涉及求解包含非凸约束的混合整数非线性规划(MINLP)问题，这本质上难以求解。本文探讨了稀疏 AC FDI 攻击的设计与实现，其中攻击者战略性地选择最小的测量集合进行操控，同时维持 AC 电力流方程的非线性和相互关联性。目标是最小化更改的测量数量，从而降低攻击的检测概率，同时实现所需的状态估计误差。该问题被形式化为混合整数非线性规划(MINLP)问题。二元变量表示要操控的测量选择，连续变量表示测量值。设计了一个优化问题，以最小化二元变量的数量，译为稀疏攻击，同时确保攻击高效且难以检测。大 M 方法和条件约束被用于有效处理固定和可变测量参数。在标准 IEEE 57 节点测试系统上的仿真结果表明，稀疏 AC FDI 攻击在状态估计影响方面具有有效性，且实现成功所需的最少测量数量最低。