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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司申请的专利一种电力网络虚假数据注入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：CN115459982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211067124.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种电力网络虚假数据注入攻击检测方法是由潘裕庆;张苏宁;薛劲松设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力网络虚假数据注入攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力网络虚假数据注入攻击检测方法，包括：以强化学习的方式对环境建立深度学习模型，智能体与环境进行交互，依据电力数据采集与监视控制系统收集的数据集构建出强化学习的多元组，并将多元组收集至经验池，作为后续训练的采样轨迹；将经验池中的采样轨迹分别输入至行动者智能体和评论家智能体，通过长短期记忆网络模块和多层线性网络模块进行训练各自对应的智能体，然后通过损失函数使得行动者智能体和评论家智能体进行交互合作以更新各自的网络参数，以优化深度学习模型的数据检测功能。本发明提供的检测方法利用长短期记忆网络模块将历史的状态输入也作为检测的依据，提升了系统对于注入攻击的检测识别准确率。

本发明授权一种电力网络虚假数据注入攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种电力网络虚假数据注入攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 以强化学习的方式对环境建立深度学习模型，其中，所述强化学习采用基于最大熵离线式行动者评论家方法进行模型的迭代更新，所述环境为电力系统被虚假数据注入攻击；在所述深度学习模型中，智能体与所述环境进行交互，依据电力数据采集与监视控制系统收集的数据集构建出强化学习的多元组，并将所述多元组收集至经验池，作为后续训练的采样轨迹； 所述多元组包括状态值、智能体的判断、奖励值以及下一步状态，其中，所述状态值包括数据集中的多个输入特征，所述智能体的判断包括对于当前电力系统是否受到攻击的判断，在所述智能体做出决策之后，电力系统进入下一步状态，所述奖励值为所述智能体在交互中获得的对应奖励； 所述智能体包括行动者智能体和评论家智能体，所述行动者智能体和评论家智能体均包括长短期记忆网络模块和多层线性网络模块；将所述经验池中的采样轨迹分别输入至所述行动者智能体和评论家智能体，通过长短期记忆网络模块和多层线性网络模块进行训练各自对应的智能体，然后通过损失函数使得所述行动者智能体和评论家智能体进行交互合作以更新各自的网络参数，以优化所述深度学习模型的数据检测功能； 其中，若每次从经验池采样的轨迹集合为B，则所述行动者智能体的损失函数由评论家对状态动作对的Q值评估和行动者输出的熵组成，其计算公式如下所示， 其中，ψi对应第i个评论家网络，α对应网络输出分布的熵，对应输入状态为z时行动者网络的输出； 所述评论家智能体的损失函数计算公式如下所示， 其中，γ代表折扣系数，V对应状态zt+1的价值。

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