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近年来随着智能电网技术和信息技术的发展,电力系统受到网络攻击的可能性越来越大。相对于随机网络攻击,恶意网络攻击对电力系统造成的威胁更大,因此,分析网络攻击对电力系统造成的危害具有重要的理论意义。电网量测系统的虚假数据注入(False Data Injection,FDI)攻击是量测系统恶意攻击的研究重点之一,目前,FDI攻击的研究大多基于线性状态估计模型,与实际情况相差较大。针对该问题,本文提出FDI攻击单层和双层两种非线性优化模型。FDI单层优化攻击模型以攻击后量测值与实际量测值差别最大化为优化目标,约束条件包括量测值攻击范围约束和状态估计残差约束。FDI双层优化攻击模型的上下层描述了网络攻击方和电力系统调度运行人员的行为特点,上层模型中,网络攻击方对电力系统测量数据展开攻击,其目的是寻找最优攻击方案使得电力系统的经济损失最大化,同样以量测值攻击范围约束和状态估计残差约束为约束条件,而下层模型采用安全约束经济调度(Security Constrained Economic Dispatch,SCED)模型,调度运行人员根据攻击后的数据优化调度电力系统的运行。针对双层优化模型的复杂性,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将其转化为单层非线性规划模型后求解。本文在 GAMS(General Algebraic Modeling System)上实现所提出 FDI 攻击非线性规划模型的编程仿真,并调用非线性规划求解器BARON(Branch And Reduce Optimization Navigator)进行求解。算例分析结果表明FDI双层优化攻击可能对电力系统运行造成严重的经济损失,且危害程度大于FDI单层优化攻击,同时,单层FDI攻击的危害程度也大于随机的网络攻击,验证了本文所提出模型和方法的有效性。