Maldon Patrice Goodridge · Subhash Lakshminarayana · Alessandro Zocca · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月

针对大量基于物联网的高功率设备（如智能电动汽车充电站）的变载攻击（LAA）可能会严重扰乱电网运行。在本研究中，我们旨在揭示可能造成严重影响的变载攻击的时空特征。这一问题颇具挑战性，因为现有的保护措施，如旨在使电力系统能够抵御单个组件故障的 $N - 1$ 安全性，在很大程度上也能使系统对负载变化具有恢复能力。因此，那些能导致网络故障的、经过精心策划注入的负载扰动可被视为“罕见事件”。为此，我们采用一种罕见事件采样方法来揭示在电力网络中时空分布的变载攻击。这种采样方法的关键优势在于能够从具有不连续...

解读: 该负载篡改攻击防护研究对阳光电源充电桩产品线具有重要安全价值。研究揭示的协调性负载攻击风险直接关联智能充电桩的并网安全性。建议在充电桩控制系统中集成异常负载检测算法，通过监测充电功率突变模式识别潜在攻击行为。可将稀有事件采样方法应用于iSolarCloud云平台，建立充电站集群的安全态势感知系统，实...

Vivek Kapil · Sheetla Prasad · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年5月

随着物联网技术的广泛应用，电力系统日益智能化。大量传感器通过通信信道实时传输状态估计数据，易导致通信过载并面临网络攻击风险。虚假数据注入攻击可能篡改系统频率，破坏负荷频率控制性能，甚至引发电网崩溃。本文提出一种结合人工智能估计器与非线性滑模控制器的事件触发式智能控制方案，有效降低通信负担并抑制网络入侵影响。AI观测器利用反向传播误差算法预测系统状态并检测攻击，事件触发SMC则抑制攻击对系统轨迹的不利影响。MATLAB仿真验证了该策略在应对网络攻击及分布式可再生能源接入时的有效性。

解读: 该事件触发智能控制方案对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。针对大规模储能电站面临的通信过载和网络攻击风险，文章提出的AI观测器结合滑模控制的架构可直接应用于ST系列储能变流器的网络安全防护。事件触发机制能有效降低储能集群通信负担，AI估计器可增强iS...

Hamid Reza Massrur · Mahmud Fotuhi-Firuzabad · Payman Dehghanian · Frede Blaabjerg · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月

第一部分提出了家庭需求响应（HDR）、住宅聚合商（RAs）与配电系统运营商（DSO）之间的分层协调方案。本文作为配套研究，提出一种新颖的三层雾计算架构，构建高效的协调框架数据传输网络。该通信架构涵盖终端设备、边缘雾节点和云服务器层，支持大规模物联网型需求响应用户的可靠数据采集。文中建模分析了时延与带宽需求，并在改进的IEEE 33节点系统上开展数值仿真。结果表明，所提架构在满足网络运行约束下，提升了RAs的收益与灵活性，降低了具备HDR能力用户的用电成本，同时增加了居民产消者的经济效益。

解读: 该雾计算分层协调架构对阳光电源户用储能与智能运维体系具有重要应用价值。可直接应用于iSolarCloud云平台的边缘计算层设计，通过雾节点实现ST系列户用储能变流器与SG系列户用逆变器的本地化需求响应决策，降低云端通信时延。文中的三层架构（终端设备-边缘雾节点-云服务器）可优化大规模户用光储系统的聚...