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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);国网山东省电力公司电力科学研究院申请的专利用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120750672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511261835.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法及装置是由刘臣胜;黎永煜;杨明;张兴友;孙运涛;王鑫;吴晓明设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于智能电网数据安全的技术领域，具体涉及用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法及装置。所述方法包括：根据电网系统中各节点的历史状态的波动性迭代选择目标攻击区域；构建基于WGAN‑GP的虚假数据生成框架，并集成时空关联模块分别嵌入虚假数据生成框架的生成器和判别器中，形成时空相关性生成模块和时空相关性判别模块；利用目标攻击区域内节点的状态向量作为训练样本训练时空相关性生成模块和时空相关性判别模块，促使时空相关性生成模块生成目标攻击向量；利用所生成的目标攻击向量与可再生能源并网场景下的正常运行数据共同优化检测模型，从而提高检测模型的鲁棒性。

本发明授权用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法及装置在权利要求书中公布了：1.用于提高检测模型鲁棒性的智能电网数据注入攻击方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据电网系统中各节点的历史状态的波动性，迭代选择当前的目标攻击区域； S2、构建基于WGAN-GP的虚假数据生成框架，并集成时空关联模块分别嵌入所述虚假数据生成框架的生成器和判别器中，形成时空相关性生成模块和时空相关性判别模块； 其中，所述时空相关性生成模块以低维的高斯噪声作为输入，使用转置卷积对输入的高斯噪声进行上采样，得到转置卷积后的数据；基于转置卷积后的数据生成虚假状态向量； 所述时空相关性判别模块的输入数据包括目标攻击区域节点的状态向量x和生成的虚假状态向量，该输入数据通过轻量级CNN进行初步处理以提取空间维度特征，输出相应的初始特征图； 通过对初始特征图应用激活生成相应的空间注意力矩阵，且该空间注意力矩阵中每个元素均位于[0,1]范围内，该范围表示分配给相应空间位置的权重； 通过逐元素乘法计算相应的加权特征图： 9； 将标准卷积运算应用于加权特征图，生成最终的输出特征： 10； 式10中：为非线性激活函数；表示标准卷积运算；表示偏差； 采用LSTM网络捕获加权特征图中的时空依赖关系，通过保留LSTM单元状态中的历史信息并动态更新其隐藏状态，LSTM网络集成来自当前和先前时间步的信息： 11； 12； 式11-12中：、、、分别表示遗忘门、输入门、候选状态和输出门的权重矩阵；、、、分别是相应的偏置项；表示Hadamard积；表示上一时间步的隐藏状态；表示上一时间步的单元状态；表示Sigmoid函数； S3、利用所述目标攻击区域内节点的状态向量作为训练样本训练所述时空相关性生成模块和时空相关性判别模块，以促使所述时空相关性生成模块生成目标攻击向量； S4、利用所生成的目标攻击向量与可再生能源并网场景下的正常运行数据共同优化检测模型，以提高检测模型的鲁棒性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);国网山东省电力公司电力科学研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路东首科学院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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