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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入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：CN115766114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211331233.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入方法是由洪晟;赖艺中;岳天羽;段周帅设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网安全分析领域，具体说是一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入方法，所述方法包括：获取智能电网的历史功率负载数据，通过TimeGAN迭代对抗训练，得到虚假数据构造模型和待干预区域；获取智能电网的实时功率负载数据，在待干预区域中利用虚假数据构造模型注入虚假数据。本发明通过TimeGAN对智能电网负载数据的时序关系进行虚假数据构造，从而在智能电网可用性分析的时序检测中有较强的隐蔽性。

本发明授权一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入方法在权利要求书中公布了：1.一种用于测试评价智能电网可用性的虚假数据注入方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取智能电网的历史功率负载数据，通过TimeGAN迭代对抗训练，得到虚假数据构造模型和待干预区域； S2、获取智能电网的实时功率负载数据，在待干预区域中利用虚假数据构造模型注入虚假数据； 其中，所述虚假数据包括静态信息和时序信息； 所述步骤S1具体包括以下步骤： S1-1、获取智能电网的SCADA系统中的历史功率负载数据，并对所述历史功率负载数据进行序列编号； S1-2、对所述历史功率负载数据通过TimeGAN训练生成虚假数据，对所述虚假数据进行相对范数值和残差检验值计算，选择最优虚假数据数量； S1-3、在所述历史功率负载数据中，随机选取所述最优虚假数据数量的数据，作为所述待干预区域，并对所述待干预区域内的数据进行TimeGAN训练，得到所述虚假数据构造模型，其中，本步骤中的TimeGAN训练与步骤S1-2中的TimeGAN训练相比，学习率低，迭代周期长； TimeGAN训练过程包括： 将智能电网功率负载数据分别输入至嵌入函数和生成器中，嵌入函数对数据进行隐编码，得到信息特征，生成器将数据打乱并进行隐编码，构造虚假数据信息特征； 判别器将生成器构造的虚假数据信息特征和嵌入函数中未被打乱的信息特征进行静态信息特征和时序信息特征比较，并返回损失值以改进生成器； 以最小化原始数据分布和虚假数据分布的相对熵为目标函数进行多轮迭代优化。

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