Dynamic State Estimation-Based Attack Detection Scheme to Supervise Line Current Differential Relays
Notice bibliographique
Résumé
Line current differential relays (LCDRs) are commonly used to safeguard high-voltage transmission lines; however, they are intrinsically susceptible to cyber-attacks due to their dependence on communication networks. This study presents how such security gaps may be exploited using false data injection attacks (FDIAs), potentially causing incorrect trip signals. To mitigate this problem, a novel detection method is introduced to distinguish FDIAs from actual internal faults. The approach functions by comparing the locally acquired and the estimated positive-sequence voltages at the relay location. Voltage estimation is performed through two Kalman Filters (KFs), each designed using state-space representations of the transmission line under both normal and faulty conditions, incorporating both local and remote data. Under standard operating conditions, the voltage predicted by one of the KFs corresponds well with the actual measured value, as the model accurately reflects system behavior. However, in the event of an FDIA, both filters deviate from the system's actual dynamics, resulting in noticeable differences between the estimated and measured voltages. Validation of the proposed method on the IEEE 39-bus system through simulations confirms its robustness and accuracy.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».