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[1]张艾玲,王后能*,廖小兵,等. 电力信息物理系统中基于自适应卡尔曼滤波的动态负载变化攻击检测 [J].武汉工程大学学报,2026,48(03):335-342.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202510004]
　ZHANG Ailing,WANG Houneng*,LIAO Xiaobing,et al. Detection of dynamic load-altering attacks in cyber physical power system using adaptive Kalman filter [J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2026,48(03):335-342.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202510004]
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电力信息物理系统中基于自适应卡尔曼滤波的动态负载变化攻击检测
(/HTML)

《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
48
期数:
2026年03期
页码:
335-342
栏目:
智能制造
出版日期:
2026-06-30

文章信息/Info

Title:
Detection of dynamic load-altering attacks in cyber physical power system using adaptive Kalman filter
文章编号:
1674 - 2869（2026）03 - 0335 - 08
作者:
1. 武汉工程大学电气信息学院,湖北 武汉 430205;
2. 广东电网有限责任公司广州供电局,广东 广州 510620
Author(s):

1. School of Electrical and Information Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China;
2. Guangzhou Power Supply Bureau of Guangdong Grid Co., Ltd, Guangzhou 510620, China
关键词:
电力信息物理系统; 动态负载变化攻击; 状态估计器; 自适应卡尔曼滤波; 攻击检测
Keywords:
分类号:
TM743
DOI:
10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202510004
文献标志码:
A
摘要:
针对电力信息物理系统（CPPS）中负载端可能遭受动态负载变化攻击（D-LAA）的问题，分析了该攻击对电力系统运行产生的影响，并提出了基于状态估计器的攻击检测方法。首先以攻击者的视角基于比例积分控制器设计D-LAA，通过仿真验证了所提攻击模型能使受害负载的功率和发电机转子角频率产生更大的波动和偏移，且攻击用时更短。然后以防御者的视角设计状态估计器，针对卡尔曼滤波算法对噪声模型的统计性要求较高、攻击状态下估计误差增大的问题，设计了改进的自适应渐消因子卡尔曼滤波算法，该算法的渐消因子基于新息协方差估计值得到。最后基于状态估计结果提出攻击检测方法。仿真结果表明所提算法具有更高的估计精度和异常信号敏感度，检测方法能及时检测到攻击信号，为CPPS的安全稳定运行建立了防线。
Abstract:
Addressing the threat of dynamic load-altering attacks（D-LAA）on the load sides in cyber physical power systems（CPPS）, in this paper we analyzed the impacts of such attacks on power system operation and proposed a detection method based on the state estimator. First, from the attacker’s perspective, a D-LAA was designed using a proportional-integral controller. Simulations verified that the proposed attack model induced greater fluctuations and deviations in the victim load’s power and the generator rotor frequencies, while also requiring less time to execute.?Then, from the defender’s perspective, a state estimator was designed. To overcome the limitations of the standard Kalman filter—specifically its high dependency on accurate noise statistics and increased estimation errors under attack conditions—an improved adaptive fading-factor Kalman filter algorithm was introduced. In this algorithm, the fading factor was derived from the estimated innovation covariance.?Finally, an attack detection method was developed based on the state estimation results. Simulation results showed that the proposed algorithm achieved higher estimation accuracy of and greater sensitivity to abnormal signals, and the detection method could identify the attack signals promptly, thereby establishing a defensive barrier for the secure and stable operation of CPPS.

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-10-14
基金项目：国家自然科学基金（52107122）；武汉工程大学研究生教育创新基金（CX2024567）
作者简介：张艾玲，硕士研究生。Email: 895185946@qq.com
*通信作者：王后能，博士，副教授。Email: wanghouneng@163.com
更新日期/Last Update: 2026-06-26