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控制与算法 模型预测控制MPC 机器学习 故障诊断 ★ 5.0

基于学习的电力变换器执行器FDI攻击下弹性FCS-MPC控制

Learning-Based Resilient FCS-MPC for Power Converters Under Actuator FDI Attacks

Xing Liu · Lin Qiu · José Rodríguez · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

本文提出了一种基于学习的弹性预测控制框架,结合变步长事件触发机制,旨在应对执行器虚假数据注入(FDI)攻击,减少不必要的触发事件并提升系统鲁棒性。该方法通过优化控制策略,有效改善了系统在遭受攻击及参数扰动下的动态性能。

解读: 该研究针对电力电子变换器的网络安全与鲁棒控制,对阳光电源的核心产品线具有重要价值。随着光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统在电网中渗透率提升,系统面临的网络安全威胁(如FDI攻击)日益严峻。该基于学习的弹性FCS-MPC控制策略,能够显著提升设备在复杂电网环境下的抗干扰能力...