Cyber Vulnerability Analysis and Anomaly Detection in a DC Microgrid Cluster
Notice bibliographique
Résumé
DC microgrids have been gaining significant attention due to their numerous advantages over traditional AC power systems. However, maintaining a stable DC bus voltage remains a key challenge, mainly due to the variable power output of distributed energy resources (DERs) and the unpredictable nature of load demand. To overcome this challenge and enhance system reliability, multiple microgrids are interconnected through parallel interlinking converters (ICs) to form a DC microgrid cluster. In this system, the ICs are governed by a hierarchical control strategy that enables proportional power sharing among microgrids without relying on a central controller. However, the use of distributed control and interconnectivity increases the risk of cyberattacks, as communication protocols commonly employed in such systems–such as IEC 61850 and IEEE 2030.5–often lack robust security measures. This paper analyzes existing vulnerabilities in the system and designs a zero-sum false data injection attack (FDIA) that overloads the ICs without altering microgrids power generation and DC bus voltage. Then, a attention-based long short-term memory (Att-LSTM) model is designed to detect the attack and trigger early-stage alarms. The results demonstrate that the proposed Att-LSTM detection method successfully distinguished between attack and normal scenarios, and also outperformed other commonly used classification techniques.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».