FDIA-Resilient Dynamic State Estimation for Distribution Networks via LSTM-Integrated RAEC-CKF
यह शोध पत्र एक रेसिडुअल एडेप्टिव एनसेंबल क्यूबचर कलमन फिल्टर को लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क के साथ एकीकृत करके, भारित न्यूनतम वर्ग तुलना (वेटेड लीस्ट स्क्वायर्स कंपेरिजन) के माध्यम से विसंगतियों का पता लगाने और समय-श्रृंखला भविष्यवाणी के माध्यम से दूषित डेटा को पुनर्स्थापित करने के माध्यम से, गलत डेटा इंजेक्शन हमलों के तहत वितरण नेटवर्क के लिए एक लचीली गतिशील अवस्था अनुमान पद्धति प्रस्तावित करता है।