Abstract: H. Pan, X. Feng, C. Na, H. Yang (2023)

False data injection attacks (FDIAs) can affect the security of smart grid operation and damage the hardware grid structure. To effectively detect FDIA, this article proposes a parallel convolutional neural networks (PCNNs) detection model based on image data. Since the current deep learning architecture is suitable for processing 2-D structured data, Gramian angular field, Markov transition field, and recurrence plot are combined to encode the relevant features of power system time-series measurements into 2-D images to obtain the underlying data features. A PCNN model is designed to solve the problem of poor classification effect of a single convolutional neural network (CNN) near the classification threshold and to improve the feature extraction ability of high-dimensional data. Image data are used as input to the PCNN, and after feature extraction, the presence or absence of FDIA in the grid is determined from the output of the PCNN. A small power system is simulated, and a 1-D CNN model, a 2-D CNN model, and the proposed 2-D PCNN are applied for FDIA detection. Some evaluation metrics are used to validate and compare the FDIA detection performance of each protocol. The results show that the proposed PCNN model consistently maintains high detection performance for multiple datasets.

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A Model for Detecting False Data Injection Attacks in Smart Grids Based on the Method Utilized for Image Coding