Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Cyber-Physical Architecture for Microgrids based on Deep learning and LORA Technology

論文の概要: A Cyber-Physical Architecture for Microgrids based on Deep learning and LORA Technology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08818v1
Date: Thu, 14 Dec 2023 11:08:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-15 23:01:36.732231
Title: A Cyber-Physical Architecture for Microgrids based on Deep learning and LORA Technology
Title（参考訳）: ディープラーニングとLORA技術に基づくマイクログリッドのサイバー物理アーキテクチャ
Authors: Mojtaba Mohammadi, Abdollah KavousiFard, Mortza Dabbaghjamanesh
Abstract要約: 本稿では,孤立型ハイブリッドマイクログリッド(HMG)のソーシャルオペレーションのためのサイバー物理アーキテクチャを提案する。物理面では、様々な再生可能エネルギー源(RES)と化石燃料ベースの分散発電単位(DG)を考慮した最適スケジューリング方式を提案する。 MGのサイバー層については、低域広帯域(LORA)技術に基づく無線アーキテクチャが、スマート電力網の高度計測インフラ(AMI)に導入されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.465391936389767
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a cyber-physical architecture for the secured social operation of isolated hybrid microgrids (HMGs). On the physical side of the proposed architecture, an optimal scheduling scheme considering various renewable energy sources (RESs) and fossil fuel-based distributed generation units (DGs) is proposed. Regarding the cyber layer of MGs, a wireless architecture based on low range wide area (LORA) technology is introduced for advanced metering infrastructure (AMI) in smart electricity grids. In the proposed architecture, the LORA data frame is described in detail and designed for the application of smart meters considering DGs and ac-dc converters. Additionally, since the cyber layer of smart grids is highly vulnerable to cyber-attacks, t1his paper proposes a deep-learning-based cyber-attack detection model (CADM) based on bidirectional long short-term memory (BLSTM) and sequential hypothesis testing (SHT) to detect false data injection attacks (FDIA) on the smart meters within AMI. The performance of the proposed energy management architecture is evaluated using the IEEE 33-bus test system. In order to investigate the effect of FDIA on the isolated HMGs and highlight the interactions between the cyber layer and physical layer, an FDIA is launched against the test system. The results showed that a successful attack can highly damage the system and cause widespread load shedding. Also, the performance of the proposed CADM is examined using a real-world dataset. Results prove the effectiveness of the proposed CADM in detecting the attacks using only two samples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,孤立型ハイブリッドマイクログリッド (hmgs) のセキュアな社会運用のためのサイバー物理アーキテクチャを提案する。提案アーキテクチャの物理的側面から, 種々の再生可能エネルギー源(RES)と化石燃料ベース分散発電ユニット(DG)を考慮した最適スケジューリング手法を提案する。 MGのサイバー層については、低域広帯域(LORA)技術に基づく無線アーキテクチャが、スマート電力網の高度計測インフラ(AMI)に導入されている。提案アーキテクチャでは,DGとac-dcコンバータを考慮したスマートメータの適用のために,LORAデータフレームを詳細に記述した。さらに, スマートグリッドのサイバー層はサイバー攻撃に対して脆弱であるため, 双方向長短期メモリ(BLSTM)とシーケンシャル仮説テスト(SHT)に基づく深層学習に基づくサイバー攻撃検出モデル(CADM)を提案し, AMI内のスマートメーターにおける偽データインジェクション攻撃(FDIA)を検出する。提案したエネルギー管理アーキテクチャの性能をIEEE 33-busテストシステムを用いて評価した。分離されたHMGに対するFDIAの影響を調査し、サイバー層と物理層との相互作用を強調するため、テストシステムに対してFDIAを起動する。その結果, 攻撃が成功すればシステムに大きな損傷を与え, 広い負荷層を生じさせることがわかった。また,提案するcadmの性能を実世界データセットを用いて検証する。その結果,2つのサンプルのみを用いた攻撃検出におけるCADMの有効性が証明された。

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