随着电网信息层与物理层的耦合程度越来越高，配合良好的信息物理协同攻击将对电网造成巨大的威胁。为了更好地保障电网的安全稳定运行，在信息物理高度融合的背景下，提出了一种考虑负荷数据虚假注入的双层协同攻击模型。以广泛应用的基于残差分析的不良数据检测原理为基础，制定网络攻击与物理攻击资源分配约束；以考虑权重的负荷削减期望为损失度量指标，给出了上层攻击者最大化损失和下层防御者最小化损失的具体模型及求解方案；基于修改的IEEE 14节点系统进行了定量分析，得到了不同状态下攻击者的最优攻击方案，为电网防御者在信息物理协同攻击威胁下制定新的防御方案提供参考。

负荷数据（爱尔兰），txt格式，包括电力负荷数据和天然气，时间分辨率为30min，txt第一列为智能电表编号，第二列为时间（不是常用的格式，需要转换），低三列为用电量

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。根据历史电网负荷数据，用深度置信网络预测未来负荷大小，是很好的学习资料，特别适合刚入门人员。

其中样本数据 Load1998， 主要记录了欧洲某地区 1998 年 1 月 1 日至 12 月 31 日每 30min一次的电力负荷数据。样本数据 Temperature1998 记录了该地区 1998 年 1 月 1日至 12 月 31 日每天的平均气温。样本数据 Holidays 记录了该地区 1997 年至 1999年的节假日。

南京市96点网供及地区负荷数据，可以作为用电量预测数据。