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面向孤岛型网络化微电网频率恢复的数据驱动式网络韧性框架
A Data-Driven Cyber-Resilience Framework With Minimal Feature Learning for Frequency Restoration in Isolated Networked Microgrids
Subrata K. Sarker · Hamidreza Shafei · Li Li · M. J. Hossain 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习与序贯蒙特卡洛的数据驱动框架，用于孤岛型网络化微电网（INMG）上层控制层的网络攻击协同检测与缓解，实现快速频率恢复与经济运行。在MATLAB/OPAL-RT中验证了其对多通道攻击的强鲁棒性与实时性。
解读: 该框架高度契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统在微电网场景下的构网型（GFM）与智能协同控制需求，可增强ST系列PCS在通信受扰时的频率自主恢复能力。建议将该轻量化AI检测模块嵌入iSolarCloud平台边缘侧，提升光储柴氢多源混合微电网的网络韧性；尤其适用于海外离网项...