在可再生能源高渗透率的背景下,电力系统的负荷频率控制(load frequency control,LFC)面临虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)的安全威胁。现有检测方法难以有效区分控制输入攻击和测量数据攻击,影响系统的稳定性和安...在可再生能源高渗透率的背景下,电力系统的负荷频率控制(load frequency control,LFC)面临虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)的安全威胁。现有检测方法难以有效区分控制输入攻击和测量数据攻击,影响系统的稳定性和安全性。为此建立了包含可再生能源及储能系统的LFC状态空间模型,并分析了FDIA对系统动态特性的影响。通过状态空间分解方法将攻击信号解耦为控制输入攻击和测量攻击,提高检测精度。基于滑模观测器设计攻击估计方法,实现对攻击信号的实时检测。进一步结合H∞控制理论,提出了抗攻击控制(attack-resilient control,ARC)策略,以增强系统在攻击环境下的鲁棒性。仿真算例表明:与传统方法相比攻击估计均方误差降低约30%,系统频率响应稳定性显著提升。结果表明,该方法能够有效检测FDIA并提高电力系统的安全性和抗干扰能力。展开更多
文摘在可再生能源高渗透率的背景下,电力系统的负荷频率控制(load frequency control,LFC)面临虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)的安全威胁。现有检测方法难以有效区分控制输入攻击和测量数据攻击,影响系统的稳定性和安全性。为此建立了包含可再生能源及储能系统的LFC状态空间模型,并分析了FDIA对系统动态特性的影响。通过状态空间分解方法将攻击信号解耦为控制输入攻击和测量攻击,提高检测精度。基于滑模观测器设计攻击估计方法,实现对攻击信号的实时检测。进一步结合H∞控制理论,提出了抗攻击控制(attack-resilient control,ARC)策略,以增强系统在攻击环境下的鲁棒性。仿真算例表明:与传统方法相比攻击估计均方误差降低约30%,系统频率响应稳定性显著提升。结果表明,该方法能够有效检测FDIA并提高电力系统的安全性和抗干扰能力。
