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Detection of False Data Injection Attacks in Distributed State Estimation of Power Networks Détection des attaques par fausse injection de données dans l'estimation d'état distribué des réseaux électriques

Sho OBATA, Koichi KOBAYASHI, Yuh YAMASHITA

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Résumé:

Dans un réseau électrique, il est important de détecter une cyberattaque. Dans cet article, nous proposons une méthode pour détecter les attaques par fausse injection de données (FDI) dans l'estimation d'état distribuée. Une attaque FDI est bien connue comme l'une des cyberattaques typiques dans un réseau électrique. En tant que méthode de détection d'attaques FDI, nous envisageons de calculer le résidu (c'est-à-dire la différence entre les valeurs observées et estimées). Dans la méthode de détection proposée, le résidu provisoire (erreur estimée) dans ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers), qui est l'une des méthodes puissantes d'optimisation distribuée, est appliqué. Tout d'abord, l'effet d'une attaque FDI est analysé. Ensuite, sur la base du résultat de l'analyse, un paramètre de détection est introduit sur la base du résidu. Une méthode de détection utilisant ce paramètre est alors proposée. Enfin, la méthode proposée est démontrée à travers un exemple numérique sur le système IEEE 14-bus.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.5 pp.729-735
Date de publication
2023/05/01
Publicisé
2022/10/24
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022MAP0010
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Mathematical Systems Science and its Applications)
Catégories

Auteurs

Sho OBATA
  Hokkaido University
Koichi KOBAYASHI
  Hokkaido University
Yuh YAMASHITA
  Hokkaido University

Mots-clés

Table des matières