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龍圖騰網獲悉國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司申請的專利一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115459982B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211067124.2，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法是由潘裕慶;張蘇寧;薛勁松設計研發完成，并于2022-09-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法，包括：以強化學習的方式對環境建立深度學習模型，智能體與環境進行交互，依據電力數據采集與監視控制系統收集的數據集構建出強化學習的多元組，并將多元組收集至經驗池，作為后續訓練的采樣軌跡；將經驗池中的采樣軌跡分別輸入至行動者智能體和評論家智能體，通過長短期記憶網絡模塊和多層線性網絡模塊進行訓練各自對應的智能體，然后通過損失函數使得行動者智能體和評論家智能體進行交互合作以更新各自的網絡參數，以優化深度學習模型的數據檢測功能。本發明提供的檢測方法利用長短期記憶網絡模塊將歷史的狀態輸入也作為檢測的依據，提升了系統對于注入攻擊的檢測識別準確率。

本發明授權一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種電力網絡虛假數據注入攻擊檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 以強化學習的方式對環境建立深度學習模型，其中，所述強化學習采用基于最大熵離線式行動者評論家方法進行模型的迭代更新，所述環境為電力系統被虛假數據注入攻擊；在所述深度學習模型中，智能體與所述環境進行交互，依據電力數據采集與監視控制系統收集的數據集構建出強化學習的多元組，并將所述多元組收集至經驗池，作為后續訓練的采樣軌跡； 所述多元組包括狀態值、智能體的判斷、獎勵值以及下一步狀態，其中，所述狀態值包括數據集中的多個輸入特征，所述智能體的判斷包括對于當前電力系統是否受到攻擊的判斷，在所述智能體做出決策之后，電力系統進入下一步狀態，所述獎勵值為所述智能體在交互中獲得的對應獎勵； 所述智能體包括行動者智能體和評論家智能體，所述行動者智能體和評論家智能體均包括長短期記憶網絡模塊和多層線性網絡模塊；將所述經驗池中的采樣軌跡分別輸入至所述行動者智能體和評論家智能體，通過長短期記憶網絡模塊和多層線性網絡模塊進行訓練各自對應的智能體，然后通過損失函數使得所述行動者智能體和評論家智能體進行交互合作以更新各自的網絡參數，以優化所述深度學習模型的數據檢測功能； 其中，若每次從經驗池采樣的軌跡集合為B，則所述行動者智能體的損失函數由評論家對狀態動作對的Q值評估和行動者輸出的熵組成，其計算公式如下所示， 其中，ψi對應第i個評論家網絡，α對應網絡輸出分布的熵，對應輸入狀態為z時行動者網絡的輸出； 所述評論家智能體的損失函數計算公式如下所示， 其中，γ代表折扣系數，V對應狀態zt+1的價值。

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