因果图FDIA定位网络

抗数据漂移

提出基于因果推理与图注意力网络的两层轻量级框架，从测量数据中提取因果模式，实现对抗数据漂移的鲁棒FDIA定位。

Shengyang, Wu · Chen, Yang · 王靖宇 · 石东源

IEEE Transactions on Smart Grid 2025

技术优势

抗数据漂移

由于提取的因果模式与测量之间固有关联，上层模型比现有FDIA定位方法更容易识别被攻击节点。

计算开销低

通过物理邻居掩码策略降低两个层级的计算成本，使整个框架轻量。

物理可解释

因果推理将测量间的物理关系嵌入为因果模式，提供可解释的测量因果性提取。

应用场景

• 电网状态估计：替换依赖统计相关性的传统方法，使状态估计在数据漂移下仍可靠。
• 电网网络安全：提供抗分布漂移的异常节点定位，减少电网安全监控中的误报与漏报。
• 虚假数据注入攻击检测：将因果图与图注意力结合，让FDIA定位对运行点变化更稳健且算得动。