2025年12月24日，国际权威期刊《PMC》刊发研究成果显示，我国科研团队研发的基于无监督自编码器（AE）的虚拟电厂（VPP）网络安全检测技术，在虚假数据注入攻击（FDIA）检测中准确率达99%，误报率仅0.8%，该技术的突破将有效保障虚拟电厂的安全稳定运行。随着分布式可再生能源的快速发展，虚拟电厂已成为能源市场的重要参与主体，但因其依赖物联网、通信网络等技术，面临 denial of service（DoS）、中间人（MitM）、虚假数据注入等多重安全威胁，其中虚假数据注入攻击因隐蔽性强、危害大，成为核心安全隐患。

该技术基于Matlab Simulink搭建9节点和IEEE-39节点测试系统，涵盖可再生能源发电、储能系统、可变负荷等虚拟电厂核心组成部分，通过1000天的时间序列数据训练自编码器模型，利用重构误差分析实现异常检测。与传统基于规则的检测技术相比，该技术具有三大优势：一是无需人工标注攻击样本，可自适应识别未知类型的虚假数据注入攻击；二是检测延迟控制在50毫秒以内，满足虚拟电厂实时调度的响应需求；三是对风电、光伏等不稳定电源的数据波动具有强适应性，不会因正常数据波动产生误报。

企业应用层面，国家电网已在江苏、浙江等省份的虚拟电厂试点应用该技术，某省级虚拟电厂通过部署该检测系统，成功识别并拦截3起虚假数据注入攻击，避免了能源市场交易损失超2000万元。该系统还可与虚拟电厂中央控制系统无缝对接，在检测到攻击后自动触发隔离措施，切断攻击源头并切换至备用数据通道，保障系统持续运行。

行业标准与发展趋势方面，能源行业已启动《虚拟电厂数据安全技术标准》制定工作，拟将虚假数据注入攻击检测技术纳入强制要求。业内专家指出，虚拟电厂数据安全将呈现“检测智能化、防护体系化、运维常态化”三大趋势。预计2026年全球虚拟电厂数据安全市场规模将突破55亿美元，我国占比将超35%，成为全球核心增长引擎。随着技术的不断成熟，该检测技术还将应用于智能电网、微电网等其他能源场景。