本发明公开了一种智能电网虚假数据注入攻击检测方法，结合了变分模态分解技术和机器学习技术。该检测方法加装在电力系统状态估计部分之后，首先使用变分模态分解技术将系统状态时间序列分解为多个具有不同中心频率的子序列的集合；其次，为了压缩冗余数据便于模型训练，使用基于统计指标的特征量来表达数据段特征；最后以计算出的特征集合为在线贯序极限学习机的训练集，构造智能电网下虚假数据注入攻击检测器。在此过程中，经过可信认证的数据可以作为扩充训练集不断优化具有在线学习能力的检测器的性能。本发明的目的是建立高效准确的智能电网虚假数据注入攻击检测方法，确保电力系统安全控制和稳定运行。
