虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)是威胁电网运行安全的主要因素之一,其主要通过攻击电网中的一些通信环节,误导电力系统的状态估计结果,给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过...虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)是威胁电网运行安全的主要因素之一,其主要通过攻击电网中的一些通信环节,误导电力系统的状态估计结果,给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过程噪声与量测噪声两者协方差矩阵非正定问题,将向量自回归(vector auto regression,VAR)模型引入电力系统状态估计,提出一种基于VAR和加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)的FDIA检测方法。首先,建立VAR状态估计模型,将量测噪声视为稳定量,只对过程噪声进行估计,解决两者协方差矩阵的非正定问题;其次,分别采用VAR与WLS对电力系统进行状态估计,采用一致性检验与量测量残差检验对2种方法的结果进行检测,以判定是否存在FDIA;最后,IEEE 14节点和IEEE 30节点仿真结果表明,本文所提检测方法能够成功检测到FDIA,且检测成功率较高,从而验证了该方法的可行性及有效性。展开更多
文摘虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)是威胁电网运行安全的主要因素之一,其主要通过攻击电网中的一些通信环节,误导电力系统的状态估计结果,给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过程噪声与量测噪声两者协方差矩阵非正定问题,将向量自回归(vector auto regression,VAR)模型引入电力系统状态估计,提出一种基于VAR和加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)的FDIA检测方法。首先,建立VAR状态估计模型,将量测噪声视为稳定量,只对过程噪声进行估计,解决两者协方差矩阵的非正定问题;其次,分别采用VAR与WLS对电力系统进行状态估计,采用一致性检验与量测量残差检验对2种方法的结果进行检测,以判定是否存在FDIA;最后,IEEE 14节点和IEEE 30节点仿真结果表明,本文所提检测方法能够成功检测到FDIA,且检测成功率较高,从而验证了该方法的可行性及有效性。
文摘目的探讨阿司匹林联合氯吡格雷对急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke,AIS)患者细胞炎症因子、凝血功能及神经功能恢复的影响。方法选取作者医院112例AIS患者进行研究,随机分为对照组(n=58)和观察组(n=54),在常规治疗的基础上,对照组患者给予阿司匹林治疗,观察组在对照组的基础上联用氯吡格雷治疗,观察两组患者治疗前后细胞炎症因子超敏C反应蛋白(hypersensitive C-reactive protein,hs-CRP)、白细胞介素6(interleukin-6,IL-6),凝血功能即凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、活化部分凝血酶原时间(activated partial thromboplastin time,APTT)、D-二聚体及美国国立卫生研究院卒中量表(national institute of health stroke scale,NIHSS)变化和不良反应发生情况。结果治疗14天后,两组患者hs-CRP、FIB、D-二聚体水平均较治疗前明显下降,PT、APTT明显升高(P<0.05),且观察组治疗后hs-CRP、FIB、D-二聚体水平均明显低于对照组,PT、APTT明显高于对照组(P<0.05),治疗后两组患者的IL-6水平低于治疗前,但组间比较差异无统计学意义(P>0.05);患者治疗后1个月,观察组患者NIHSS评分均低于对照组,且两组患者评分差异具有统计学意义(P<0.05);治疗3个月后,观察组总有效率(96.29%)高于对照组(82.75%),组间比较差异有统计学意义(P<0.05);两组安全性均较好,未发生严重的不良事件,两组患者不良反应发生率之间对比差异无统计学意义(P>0.05)。结论阿司匹林联合氯吡格雷治疗AIS患者,可显著降低患者炎症反应、改善患者的凝血功能及神经功能缺损程度。
