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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115641227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211105584.X，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法是由张夏蕾;常达设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法。包括：步骤1，对缺失值进行处理；步骤2，对全部数据聚类以区分不同用电模式；步骤3，找出各模式单位时间段用电量的最大、最小值，提取各模式用电区间；步骤4，生成攻击数据并对所有数据进行二值化离散；步骤5，利用攻击特点划分特征为两类：Tin和Tout；步骤6，计算Th∈Tin中特征的经验条件熵；步骤7，计算Th∈Tout中特征的经验条件熵；步骤8，根据计算结果，选择特征构建决策树，当检测新数据时，按照树中特征依次判断最终得到检测结果。本发明的方法能够确保当用户具有多个用电模式时，可以有效地检测缩放攻击。

本发明授权一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法，其特征是，包括以下步骤： 1将用户用电数据表示为c＝[c1,c2...cj...csum]T，其中sum代表数据总收集天数，cj＝[cj-1,cj-2...cj-h...cj-24]代表第j天的用电数据，cj-h代表第j天第h个时间段的用电量；检查用电数据中的缺失值，当一条用电数据中的缺失值小于6时，若不存在连续缺失值，则采用该值前一个时间段与后一个时间段的用电平均值来填充，如式1所示； 若存在连续缺失值，则采用该整条数据的平均值来填充缺失值；当一条用电数据中的缺失值大于6时，该条数据被表示不可用； 2利用Kmeans算法，距离度量标准为欧式距离，将所有用电数据c＝[c1,c2...cj...csum]分为K个用电模式C＝[C1,C2...Ck...CK]，其中Ck代表第k个用电模式集合，如式2所示； 其中，ck d_h代表第k个用电模式中第d天第h个时间段的用电量； 3提取步骤2中的k个用电模式区间I＝[I1,I2...Ik...IK]，Ik代表第k个用电模式集合的区间，如式3所示； Ik＝[mink,maxk]3 其中，mink代表第k个用电模式中最小的单位时间段用电量，即对于任意的ck d_h，有mink≤ck d_h；maxk代表第k个用电模式中最大的单位时间段用电量，即对于任意的ck d_h，有maxk≥ck d_h； 4根据缩放攻击模型cj-h *＝γhcj-h,γh＝random0.1,0.8生成攻击数据cj *，其中γh代表随时间变化的一个属于0.1到0.8的随机数，cj-h *代表数据原始值cj-h与γh相乘得到的攻击数据值，cj *代表被攻击的该条数据；将攻击数据与正常数据混合，利用用电区间进行二值化，将用电数据位于区间I内的值离散为0，位于区间I外则离散为1，如式4所示； 5设一条数据中离散为0的特征数量为Z；正常数据cj的所有特征值都属于区间I，因此正常数据的Z＝24；而对于攻击数据cj *的特征值在发动攻击后超过一半落于区间I外，因此攻击数据的Z*＜12，令代表24个时间段特征集合，Tin和Tout代表的两个不同子集合；当时间段为h时，若该时间段特征值位于区间I内的攻击数据数量不少于位于区间I外的攻击数据数量时，即当满足|cj-h *∈I|≥|cj *|-|cj-h *∈I|时，Th∈Tin，其中||代表数据数量；若该时间段特征值位于区间I内的攻击数据数量少于位于区间I外的攻击数据数量时，即当满足时，Th∈Tout； 6计算各特征经验条件熵，选择特征；决策树的目标是不断找出信息增益最大的时间段，即找出gD,Thmax满足gD,Thmax＞gD,Ts,s≠h；其中gD,Th＝HD-HD|Th，代表特征Th对数据集D的信息增益，HD代表数据集D的经验熵，HD|Th代表特征Th对数据集D的经验条件熵；数据集D的经验熵为定值，因此只需找出最小经验条件熵对应的特征，即HD|Thmin满足HD|Thmin＜HD|Ts,s≠h； 对于Th∈Tin，随着用电数据的不断增加： |Di＝1|→0,|Di＝0|→|D|5 Di代表在时间段Th处值为i0或1的用电数据集合；当数据集平衡时： Di,l代表在时间段Th处值为i且用电数据类别为l0或1的用电数据集合，计算Th∈Tin中特征的经验条件熵，如式7所示； 7计算Th∈Tout中特征的经验条件熵，对于Th∈Tout，随着用电数据不断增加： 当数据集平衡时： 计算Th∈Tout中特征的经验条件熵，如式10所示； 8根据式7与式10，决策树利用Th∈Tout中的特征构建树进行检测；当收集到的新数据被检测时，依据树中所选特征依次检查数据中对应时间段的离散值是否存在值1，若存在，则数据被检测为攻击数据；若不存在，则被检测为正常数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市小店区坞城路92号山西大学科技楼803；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。