Learning Based Resilient Control and Vulnerability Management for Wide Area Damping Control with Cyber and Physical Structures
Notice bibliographique
Résumé
Low-frequency oscillations (LFOs) limit power transmission between interconnected power systems, focusing especially on inter-area oscillations.While power system stabilizers (PSSs) effectively manage inner-area oscillations, inter-area oscillations remain a significant challenge.This is compounded by cyber uncertainties including uncertain time delays and random DoS attacks in wide-area signal transmissions through remote phasor measurement units (PMUs) operating over wireless channels, affecting both the reliability and security of power system operations. InnovativeReinforcement Learning (RL) algorithms and deep reinforcement learning (DRL) are proposed to secure communication channels and stabilize cyber-physical systems under these conditions, without requiring prior knowledge of the specific cyber uncertainties.A key innovation is the development of a model-free RL based Wide-Area damping controller (WADC), which evolves into a more advanced DRL based version.This version employs the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) method to refine controller policies.The training process integrates cyber and physical layer data, including random time delays, to enhance the effectiveness of the stabilization process.Additionally, a coordinated WADC scheme is designed to address multi-mode LFOs effectively.For modes with minor disturbances, it proposes a DRL-based WADC i equipped with an LSTM delay compensator, allowing the DRL agent to adapt to dynamic power system conditions by designing optimal stabilization voltage action sets.For significant disturbances, it recommends a robust DRL-based WADC that features continuous online training using a minimax DRL algorithm aimed at optimizing performance under worst-case scenarios.This approach not only improves robustness but also utilizes a combination of cyber and physical system metrics within the agent's state set to enrich training data, ensuring more effective stabilization and reducing training costs.To defend against uncertain cyber attacks on the communication channels from PMUs to WADCs, the thesis proposes an incomplete information stochastic game (IISG) based optimal cyber-layer intrusion detection system (IDS).This IDS employs a Bayesian-based method to update beliefs about the nature of the input signals, distinguishing between genuine PMU signals and potential threats.This strategy is designed to minimize unnecessary defensive actions, to optimize system response to actual threats and to enhance overall security measures within the power systems.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».