FDI Attacks against Real-Time DLMP in CPS-Based Smart Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the impacts of false data injection (FDI) attacks against real-time distribution locational marginal pricing (DLMP) in cyber-physical systems (CPS)-based smart distribution systems are analyzed. Firstly, an explicit expression of real-time DLMP is derived based on radial structure, small bus voltage phase angle changes, and high R/X ratio features of practical smart distribution systems, by leveraging the distribution system state estimation results. This derived explicit expression of real-time DLMP is analyzed based on the KarushKuhn-Tucker conditions, which reveals that the real-time DLMP can be modified by manipulating bus voltage information through FDI attacks. Then, the practical construction of FDI attacks against real-time DLMP is investigated based on an optimization problem under the constraints of minimum sparsity for FDI attacks and voltage regulation and power balance for system operation. Further, based on the features of practical power distribution system, this optimization problem is transformed into a convex-concave fractional programming problem, which is solved by using the Dinkelbach's algorithm at low computational complexity. A case study based on modified IEEE 13-bus test feeder is conducted to illustrate the potential impacts of FDI attacks in CPS-based smart distribution systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».