面向微电网网络弹性控制的数据驱动图切换

分布式微电网通常依赖通信网络实现二级控制目标。这种依赖使其易受隐蔽数据完整性攻击 (DIA)，攻击者可通过被感染的发射器和中继器实施操纵，危及系统稳定性。本文提出一个物理引导的、基于监督人工神经网络 (ANN) 的框架，通过分析传入测量值是否会导致二级控制层异常行为，来识别微电网中的通信层面网络攻击。若检测到异常，则遍历可用于满足二级控制目标的可能生成树图拓扑，进而识别并强制执行不会引起二级控制异常的通信网络拓扑，以实现最大稳定性。通过改变通信图拓扑，该框架消除了二级控制层对受损网络设备输入的依赖，帮助其在无不稳定的情况下实现弹性。提供多个案例研究，展示该框架针对虚假数据注入和中继器级中间人攻击的鲁棒性。为了解实际可行性，还在更大规模微电网和不同噪声水平下验证了鲁棒性。结果表明，在噪声环境下尝试扩展时性能可能受影响，但在低噪声设置下框架运行鲁棒。