Multi-Agent Reinforcement Learning for Decentralized Resilient Secondary Control of Energy Storage Systems Against DoS Attacks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While distributed secondary controllers have been studied for multiple energy storage systems in islanded microgrids, information infrastructure has to be added for the extensive information transmission among these secondary controllers and the additional communication among distributed controllers is costly and increases the vulnerability surface to cyberattacks. In this work, a data-driven decentralized secondary control scheme is proposed for multiple heterogeneous battery energy storage systems (BESSs). The proposed secondary control scheme can achieve frequency regulation and the state-of-charge (SoC) balancing simultaneously for BESSs without requiring accurate BESS models. This scheme leverages an asynchronous advantage actor-critic (A3C) based multi-agent deep reinforcement learning (MA-DRL) algorithm where the centralized off-line learning with shared convolutional neural networks (CNN) is designed to maximize global rewards and ensure the performance of the entire system and a decentralized online execution mechanism is applied to each BESS. Furthermore, in view of possible denial-of-service (DoS) attack on local communication networks used for signal transfer between secondary controllers and remote sensors, a signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR)-based dynamic and proactive event-triggered communication mechanism is proposed to alleviate the impact of DoS attacks and reduce the occupation of communication resources. Simulation results on a four-bus multiple BESS system show that the proposed decentralized secondary controller can achieve simultaneous frequency regulation and SoC balancing. Comparison results with other event-triggered mechanisms and MA-DRL algorithms show the A3C based MA-DRL algorithm with CNN can obtain a comparatively optimal policy through training and the designed event-triggered strategy can dynamically adapt the release frequency based on real-time SINR and significantly reduce the occupied network bandwidth and packet loss rate (PER) induced by DoS attacks.
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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 | 0,000 |
| 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 découle