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detection and defense Method Against False Data Injection Attacks for Distributed Load Frequency Control System in Microgrid

引用

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2024年第3期12卷 913-924页

作者： Zhixun Zhang Jianqiang Hu Jianquan Lu Jie Yu Jinde Cao Ardak Kashkynbayev the School of Cyber Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China the School of Mathematics Southeast UniversityNanjing 211189China the School of Electronic Information and Electrical Engineering Chengdu UniversityChengdu 610106China the Yonsei Frontier Laboratory Yonsei UniversitySeoul 03722South Korea School of Electrical Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China the Department of Mathematics Nazarbayev UniversityNur-Sultan 010000Kazakhstan

In the realm of microgrid(MG),the distributed load frequency control(LFC)system has proven to be highly susceptible to the negative effects of false data injection attacks(FDIAs).Considering the significant responsibility of the distributed LFC system for maintaining frequency stability within the MG,this paper proposes a detection and defense method against unobservable FDIAs in the distributed LFC ***,the method integrates a bi-directional long short-term memory(Bi LSTM)neural network and an improved whale optimization algorithm(IWOA)into the LFC controller to detect and counteract ***,to enable the Bi LSTM neural network to proficiently detect multiple types of FDIAs with utmost precision,the model employs a historical MG dataset comprising the frequency and power ***,the IWOA is utilized to optimize the proportional-integral-derivative(PID)controller parameters to counteract the negative impacts of *** proposed detection and defense method is validated by building the distributed LFC system in Simulink.

关键词： Microgrid load frequency control false data injection attack bi-directional long short-term memory(BiLSTM)neural network improved whale optimization algorithm(IWOA) detection and defense

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