基于虚假数据注入攻击原理，采用加权最小二乘法通过计算状态变量残差误差，获取电力自动化调度系统状态估计量；利用卷积神经网络模型划分状态估计得到的电力自动化系统的虚假数据，通过前向传播和后向传播两阶段训练卷积神经网络，并更新网络参数；经SoftMax函数分类器输出的分类结果即为检测到的虚假数据注入攻击。实验表明，该算法在重放攻击发生后仍然能快速检测虚假数据注入攻击，可在注入攻击途中过滤较高概率的虚假数据，过滤能耗低、检测率高。
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