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Data-driven approaches for cyber defense of battery energy storage systems

能源与人工智能(英文) 2021年第3期5卷 379-387页

作者： nina kharlamova Seyedmostafa Hashemi Chresten Træholt Technical University of Denmark CopenhagenDenmark

Battery energy storage system(BESS)is an important component of a modern power system since it allows seamless integration of renewable energy sources(RES)into the grid.A BESS is vulnerable to various cyber threats that may influence its proper operation,which in turn impacts negatively the BESS and the electric *** potential failure of a BESS can cause economic issues and physical damage to its *** ensure cyber-secure and reliable BESS operation in grid-connected or islanded modes of the BESS operation,a cyber-defense strategy is ***,a comprehensive review on the requirements for the BESS design as well as the attack detection and mitigation methods is *** this paper,we review state-of-the-art attack detection and mitigation methods for various BESS applications focusing on machine learning(ML)and artificial intelligence(AI)-based *** addition,the state-of-the-art methods for designing and operating a cyber-secure BESS are *** on the literature review,we identified gaps in the current research,defined the possible cyberattacks against the BESS that have not been considered before,and suggested the potential approaches to detect them.

关键词： Cyber security Artificial intelligence Battery energy storage system False data injection attack Cyberattack Machine learning

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