《表2 分解出的攻击矩阵的正确率和误报率》

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《基于非凸矩阵分解的电网欺骗性数据注入攻击检测方法》

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算例使用正确率TP和误报率FA对分解出的攻击矩阵中的位置信息进行分析。表2给出了不同攻击幅值情况下非凸矩阵分解方法和ALM方法在IEEE-14节点系统中的TP值和FA值。算法分解结果的TP值越高，检测欺骗性数据攻击的位置的准确性就越高；检测结果的FA值越低，攻击误报的可能性就越小，如果FA值太高，算法无法识别攻击的实际位置，使得检测系统无法正常运行。基于表2的结果可知，虽然ALM方法在10%和20%的攻击幅度下具有较高的正确率和较低的误报率，但在5%攻击幅度的情况下正确率出现了明显的下降，同时误报率达到了8.38%，不能很好地处理幅度较小的攻击情况。非凸矩阵分解方法分解出的攻击矩阵在具有较高TP值的情况下，还能保持较低的FA值，且在5%攻击幅度下误辨识率仅为4.14%。验证了本文所提方法在不同攻击幅度下均可以准确获得攻击矩阵中的位置信息，且在较小攻击幅度的情况下，准确率优于ALM方法。