在当今数字化时代，智能电网的安全稳定运行至关重要，防范 FDI（False Data Injection，虚假数据注入）攻击成为保障智能电网可靠性的关键环节，而基于自动编码器和随机树的技术，为智能电网 FDI 检测带来了新的突破。
自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它能够通过学习数据的内在特征，实现数据的压缩和重构，在智能电网 FDI 检测中，自动编码器可以捕捉正常数据的模式，从而识别出异常的 FDI 攻击数据，其强大的特征提取能力，使得检测的准确性得到显著提升。
随机树则是一种基于决策树的机器学习算法，具有良好的分类和预测性能，将随机树应用于智能电网 FDI 检测，能够快速对数据进行分类和判断，有效地识别出潜在的攻击行为。
这两种技术的结合，为智能电网 FDI 检测构建了一道坚固的防线，通过自动编码器对数据进行预处理，提取关键特征，再利用随机树进行精准的分类和判断，大大提高了检测的效率和准确性。
在实际应用中，为了充分发挥这两种技术的优势，需要对数据进行精心的预处理和特征工程，合理调整模型的参数，也是确保检测效果的重要因素。
不断优化算法和模型结构，以适应智能电网日益复杂的运行环境和不断变化的攻击手段，也是未来研究的重点方向。
基于自动编码器和随机树的智能电网 FDI 检测技术，为保障智能电网的安全运行提供了有力的支持，具有广阔的应用前景。
参考来源：相关学术研究及行业报告。
