On the Resiliency of Power and Gas Integration Resources Against Cyber Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Integration of power and gas systems has been recently proposed as a portfolio solution to deal with the sporadic availability of renewables and enhance the flexibility of power systems. In an integrated system, where critical operating information and control signals of both systems need to be communicated, the risk of cyber attack is intensified. In this article, we present a new model for the integration of power and gas systems using power-to-gas (PtG) and gas-fired generation (GfG) facilities. We demonstrate how the operation of the integrated system can be adversely impacted during cyber attacks that may not be detected using traditional methods. We propose two new detection schemes for false data injection attacks against the input and output signals of the PtG/GfG facility scheduler. In the first scheme, a supervised machine-learning technique, based on the convolutional neural network and wavelet transforms, is adopted to detect attacks on the information received by the facility scheduler. In the second scheme, a hybrid neural network is developed, based on an unsupervised learning technique, that requires no labeled training information to detect attacks on the output control signals issued by the scheduler. In both schemes, information acquired from local sensors and deterministic estimation methods is utilized for signal evaluation. The proposed schemes are incorporated into the facilities' scheduler to create a cyber-attack resilient scheduling model in an integrated power and gas grid. The efficacy and feasibility of the proposed model are evaluated via numerical studies using the IEEE30-bus power system integrated with the Belgian gas grid as the test bed using historical operating parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».