本团队于2021年针对高压直流系统在IEEE Transactions on Power Systems期刊（SCI一区）发表了论文Frequency Injection based HVDC Attack-defense Control via Squeeze-Excitation Double CNN（基于频率注入的高压直流压缩激励双CNN攻防控制）。

高压直流(HVDC)系统具有独立的可控性和快速的功率调节能力，可以为系统提供除常规大容量输电外的多种辅助服务，是一种有前景的技术。然而，随着PMU数据的FDIAs (False Data Injection attack)攻击的增加，一旦高压直流系统所依赖的收集到的数据受到攻击，高压直流系统可能会产生错误的响应，从而威胁系统的运行安全。如何确保基于PMU的高压直流辅助业务控制的安全性成为一个迫切需要解决的问题。为了降低风险，该论文提出了一种基于FDIAs检测方法的高压直流攻击防御控制。首先，提出了基于挤压激励的双卷积神经网络(SE-DCNN)，基于时域和频域信号实现攻击频率类型的快速识别;FDIAs的持续时间由本地离群因子检测。然后，利用SE-DCNN的结果，重组高压直流辅助服务控制框架，提出了一种高压直流攻击防御控制，以抑制各种类型的FDIAs对高压直流系统辅助服务的潜在影响。不同的实验结果表明，所提出的方法能够显著减小FDIA下的频率偏差和振荡。

图1 传统PMU反馈式HASC控制框架           图2减少INELFE项目的拓扑结构

图3 基于SE-Double CNN的FDIA检测框架