| 光伏功率预测的对抗攻击与防御研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4189 K | |
| 標簽： 光伏功率预测 对抗攻击 快速梯度符号法 | |
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| 文檔介紹：深度神经网络已广泛应用于光伏功率预测，但却容易受到对抗攻击的威胁。为提高预测模型的对抗鲁棒性，提出了一种基于快速梯度符号法的对抗攻击算法与一种基于对抗训练的防御算法。快速梯度符号法生成具有时序关联性的对抗样本，建立攻击强度与预测误差的量化关系；对抗训练通过结合对抗样本，增强模型对输入扰动的泛化能力，以抵御对抗攻击。实验数据表明，对抗攻击能显著降低模型的预测准确率，而经过对抗训练的模型能有效提升鲁棒性。该方法验证了对抗攻防机制在光伏功率预测中的有效性，对电力系统的安全运行具有实际应用价值。 | |
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