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J-GLOBAL ID：202002230688580061   整理番号：20A0877389

サイバー物理的攻撃の下でのカスケード緩和のための回復ベースモデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Recovery-based Model Predictive Control for Cascade Mitigation under Cyber-Physical Attacks

著者 (4件)： Ma Rui (Syracuse University,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Syracuse,NY,USA) ,  Basumallik Sagnik (Syracuse University,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Syracuse,NY,USA) ,  Eftekharnejad Sara (Syracuse University,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Syracuse,NY,USA) ,  Kong Fanxin (Syracuse University,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Syracuse,NY,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TPEC  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバー攻撃によるカスケード故障の増加している脅威は,送電網セキュリティへの重大な挑戦を引き起こす。誤ったデータ注入攻撃によって引き起こされた間違ったシステム状態推定は間違った制御行動に導き,システムをより安全な運転条件に取り入れることができた。結果として,カスケードの伝搬を防ぐための制御動作を正確に決定するために,攻撃-弾力性のある故障軽減戦略を開発する必要がある。本論文では,物理的攻撃が標的化偽データ注入攻撃によりマスクされる協調サイバー物理的攻撃に従う電力システム構成要素違反を除去するために,回復ベースのモデル予測制御方法論を開発した。具体的には,障害データによる間違ったシステム状態推定の問題を扱うために,開発した方法論は改ざんデータを利用するよりもむしろ歴史的データから不正確な状態を回復し,制御センターが適切な制御行動を同定することを可能にする。さらに,制御動作を最適化するための一段階法を用いる代わりに,回復ベースのモデル予測制御方法論スキームは,有限時間層にわたる制御の効果と適切な制御決定を行うための攻撃検出遅延を組み込んだ。IEEE30母線とIllinois200母線系統について行った事例研究は,開発した回復ベースのモデル予測制御方法論スキームが協調攻撃に対してロバストであり,カスケードを緩和するのに効率的であることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御動作 ,  状態推定 ,  セキュリティ ,  事例研究 ,  電力系統 ,  故障 ,  弾性 ,  最適化 ,  *緩和現象 ,  ターゲティング ,  送電系統 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 運転条件 ,  カスケード型故障 ,  モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 物理 ,  攻撃 ,  カスケード ,  緩和 ,  回復 ,  モデル予測制御