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利用多智能体强化学习识别和修复孤岛直流微电网中的FDI攻击
Vulnerability Identification and Remediation of FDI Attacks in Islanded DC Microgrids Using Multiagent Reinforcement Learning
Ali Jafarian Abianeh · Yihao Wan · Farzad Ferdowsi · Nenad Mijatovic 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文提出了一种基于多智能体深度强化学习（RL）的新方法，旨在揭示现有网络攻击检测方案的缺陷，并为直流微电网建立更可靠的网络安全解决方案。该算法能够自动发现系统中的脆弱点，为提升电力电子系统的网络安全防御能力提供理论基础。
解读: 随着阳光电源PowerTitan和PowerStack等储能系统及微电网解决方案在全球范围内的广泛部署，系统网络安全已成为关键竞争力。本文提出的多智能体强化学习方法，可应用于iSolarCloud智能运维平台，通过模拟攻击场景主动识别系统脆弱点，提升储能变流器（PCS）在孤岛模式下的抗干扰与防御能力...