論文の概要: Power System Anomaly Detection and Classification Utilizing WLS-EKF
State Estimation and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12629v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 12:24:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 18:39:26.851976
- Title: Power System Anomaly Detection and Classification Utilizing WLS-EKF
State Estimation and Machine Learning
- Title（参考訳）: wls-ekf状態推定と機械学習を用いた電力系統異常検出と分類
- Authors: Sajjad Asefi, Mile Mitrovic, Dragan \'Cetenovi\'c, Victor Levi, Elena
Gryazina, Vladimir Terzija
- Abstract要約: 電力系統の状態推定は様々な種類の異常に直面している。
これらは、粗大な測定エラーや通信システム障害によって引き起こされる悪いデータを含むかもしれない。
電力グリッドをサイバー物理システムとして考えると、状態推定は偽のデータ注入攻撃に対して脆弱になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Power system state estimation is being faced with different types of
anomalies. These might include bad data caused by gross measurement errors or
communication system failures. Sudden changes in load or generation can be
considered as anomaly depending on the implemented state estimation method.
Additionally, considering power grid as a cyber physical system, state
estimation becomes vulnerable to false data injection attacks. The existing
methods for anomaly classification cannot accurately classify (discriminate
between) the above-mentioned three types of anomalies, especially when it comes
to discrimination between sudden load changes and false data injection attacks.
This paper presents a new algorithm for detecting anomaly presence, classifying
the anomaly type and identifying the origin of the anomaly, i.e., measurements
that contain gross errors in case of bad data, or bus(es) associated with
load(s) experiencing a sudden change, or state variables targeted by false data
injection attack. The algorithm combines analytical and machine learning (ML)
approaches. The first stage exploits an analytical approach to detect anomaly
presence by combining $\chi^2$-test and anomaly detection index. The second
stage utilizes ML for the classification of anomaly type and identification of
its origin, with particular reference to discrimination between sudden load
changes and false data injection attacks. The proposed ML based method is
trained to be independent of the network configuration which eliminates
retraining of the algorithm after network topology changes. The results
obtained by implementing the proposed algorithm on IEEE 14 bus test system
demonstrate the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.
- Abstract（参考訳）: 電力系統の状態推定は様々な種類の異常に直面している。
これらは、粗大な測定エラーや通信システム障害に起因する悪いデータを含むかもしれない。
負荷や発生の突然の変化は、実装された状態推定方法によって異常と見なすことができる。
さらに、電力網をサイバー物理システムとして考えると、状態推定は偽のデータ注入攻撃に対して脆弱になる。
既存の異常分類法は、上記の3種類の異常を正確に分類(区別)することはできない。
本稿では,異常の存在を検知し,異常タイプを分類し,異常の発生源を特定する新しいアルゴリズム,すなわち,悪いデータの場合の総誤差を含む測定値,突然変化した負荷に関連するバス,あるいは偽データインジェクション攻撃の対象とする状態変数を提案する。
このアルゴリズムは分析と機械学習(ML)のアプローチを組み合わせる。
第1段階では,$\chi^2$-test と anomaly detection index を組み合わせることで異常検出を行う。
第2段階はmlを用いて異常タイプを分類し、その起源を識別し、特に突発的な負荷変化と偽データ注入攻撃の区別について説明する。
提案手法は,ネットワークトポロジ変更後のアルゴリズムの再学習を排除するネットワーク構成に依存しないよう訓練されている。
IEEE 14バステストシステムに提案アルゴリズムを実装した結果,提案アルゴリズムの精度と有効性を示した。
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