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Distributed Secure Consensus Estimation for Power Systems Against False Data Injection Attacks
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AI
DOI：10.1002/rnc.7936.png)
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摘要
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由于分布式状态估计在现代电力系统中的迅速发展，电力网络正面临日益严重的安全问题，因此需要推进防御技术以应对网络攻击。本文致力于研究具有防御虚假数据注入（FDI）攻击机制的分布式一致性状态估计方法。通过引入变换矩阵，构建了与混合远程终端单元和相量测量单元测量相关的局部子系统模型。考虑到未被攻击的状态变量的历史估计信息，提出了一种基于安全历史估计值的防御机制，以保护估计器免受FDI攻击，同时保持估计的准确性。随后引入分布式卡尔曼一致性滤波器（DKCF），在FDI攻击防护机制下估计电力系统的动态状态。考虑到大型电力系统的可扩展性，开发了具有所设计防护机制的次优DKCF。通过基于李雅普诺夫的方法，提供了充分条件以确保配备防御机制的所提出估计器的稳定性。最后，在IEEE标准14节点电力系统上验证了所提出的分布式状态估计算法。
Keyword:
defense mechanism
distributed Kalman consensus filter (DKCF)
false data injection (FDI) attack
power system state estimation
期刊
IF:
3.2
论文数:
7.0K
被引数:
1.4W
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