15、智能电网基础设施中的机器学习应用与隐私保护框架

智能电网基础设施中的机器学习应用与隐私保护框架

1. 机器学习在智能电网中的应用

智能电网由于其复杂性，容易受到攻击者的多种干扰。因此，需要一个完整的防御策略来覆盖所有智能电网的漏洞。机器学习在应对这些问题上发挥着重要作用，它主要应用于以下几个方面：
- 发电相关应用 ：助力发电过程的优化与管理。
- 故障检测和网络入侵检测 ：及时发现系统中的错误和异常，避免问题扩大。
- 提升安全性 ：通过无缝集成所有组件，为智能电网提供可靠保障。

机器学习能够检测错误、避免问题，并及时通知安全管理员。在服务攻击方面，机器学习大多能取得成功。随着基础设施灾难的增多，领导者和政府必须采取更具战略性的方法来发展更灵活、可持续的智能能源系统。智能电网利用机器学习进行消费价格预测、发电、未来优化调度、故障检测以及网络入侵者识别等。

在智能电网安全方面，众多研究人员使用了不同的机器学习方法来保障电网安全，具体如下表所示：
| 方法 | 目标 | 年份 |
| — | — | — |
| FL, 博弈论, RL | 入侵检测 | 2016 |
| ANN | 检测恶意电压控制行为 | 2016 |
| KNN, SVM | 攻击检测 | 2016 |
| 数据驱动方法 | 调查 | 2016 |
| SDAE | 攻击检测 | 2018 |
| SVM | 检测隐蔽网络欺骗攻击 | 2018 |
| DL, RL | 调查 | 2018 |
| RL | 攻击检测