Mitigating False Data Injection Attacks in DC Microgrids with Multiple Interlinking Converters
Notice bibliographique
Résumé
The coordination among Multiple Interlinking Converters (MICs) is facilitated through a low-bandwidth, neighborhood communication-assisted, distributed cooperative control strategy. However, these systems are vulnerable to False Data Injection Attacks (FDIAs), which create significant challenges by maliciously falsifying communication signals, disrupting the coordination of MICs, and potentially rendering the entire microgrid inoperable. To address this threat, this paper proposes a signal estimation stategy based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to mitigate FDIAs in MICs within clustered DC microgrids. During the offline training phase, the ANFIS-based estimator is developed using the local voltage measurements from each bidirectional interlinking converter as inputs and the sum of communicated signals entering each converter as the output. For the online stage, a reference tracking approach is developed to restore the attacked signals using the estimated values from ANFIS, effectively mitigating the impact of FDIA. Through extensive simulations, we demonstrate the effectiveness of our proposed approach in handling various FDIAs, including time-varying attack signals and unbounded attacks.
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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 ».