找到 2 条结果 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics
保护直流微电网免受网络攻击：基于实时实现的混合物理信息神经网络控制策略
Securing DC Microgrids Against Cyber-Attacks: Hybrid Physics-Informed Neural Network Control Strategy with Real-Time Implementation
Sriranga Suprabhath Koduru · Venkata Siva Prasad Machina · Sreedhar Madichetty · S Mishra · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
随着绿色可持续能源转型的加速，可再生能源在直流微电网（DC MGs）中的集成日益重要。然而，在应对网络安全威胁的同时确保高效控制仍具挑战性。现有控制设计常忽视对虚假数据注入（FDI）攻击的防御。本文提出一种融合线性卡尔曼滤波器（LKF）与神经网络（NN）的混合物理信息神经网络（HPINN）方法，通过NN校正提升状态估计鲁棒性，实现攻击检测与缓解。该策略在含燃料电池、光伏及储能系统的三节点环网DC MG中验证，结合MATLAB仿真与实时实验，涵盖源荷变化与FDI攻击场景。结果表明，HPINN能有效...
解读: 该混合物理信息神经网络（HPINN）网络安全防护技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的卡尔曼滤波与神经网络融合方案可直接应用于储能系统BMS通信层和微电网EMS控制层，有效抵御虚假数据注入攻击，保障电压电流传感器数据完整性。该技术可集成至iSo...
基于双向功率流的直流微电网在网络安全攻击下的无缝分布式功率管理
Seamless Distributed Power Management of DC Microgrid Under Cyber Attacks With Bidirectional Power Flow
Dat Thanh Tran · Kyeong-Hwa Kim · Jih-Sheng Lai · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年2月
本文提出一种面向双向功率流的直流微电网无缝分布式功率管理方法，可在严重网络攻击下实现系统整体稳定。基于V*–P下垂曲线的分布式二级控制确保在不确定性条件下对电动汽车、风力机、电池、负荷及电网代理构成的系统进行功率与电压调节，并随电价动态调整电网下垂曲线以降低用电成本。通过引入补偿项的弹性控制策略，有效抑制虚假数据注入和拒绝服务等网络攻击的影响。改进的控制结构显著减小了电压超调，且仅需单向数字通信链路，降低了系统成本与通信负担。仿真与实验验证了该方案的有效性与可行性。
解读: 该网络攻击防护下的分布式功率管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和微电网解决方案具有重要应用价值。文中V*-P下垂控制与弹性补偿策略可直接应用于ST系列储能变流器的二级控制层，增强系统抵御虚假数据注入和DoS攻击的能力，提升iSolarCloud云平台通信安全性。双向功率流管理方案适配光储...