Dec, 2023
基于深度学习和LORA技术的微电网的网络物理架构
A Cyber-Physical Architecture for Microgrids based on Deep learning and
LORA Technology
TL;DR本研究提出了一种用于安全社交运行的隔离混合微电网（HMGs）的网络物理结构。在物理层面上，提出了考虑各种可再生能源（RESs）和基于化石燃料的分布式发电装置（DGs）的最优调度方案。关于MG的网络层，引入了基于低功率广域(LORA)技术的无线架构，用于智能电网中的高级计量基础设施（AMI）。在所提出的架构中，详细描述了LORA数据帧，并针对考虑DGs和AC-DC变换器的智能电表应用进行了设计。此外，由于智能电网的网络层容易受到网络攻击的影响，本研究提出了一种基于双向长短期记忆（BLSTM）和顺序假设检验（SHT）的基于深度学习的网络攻击检测模型（CADM），用于在AMI内检测对智能电表的虚假数据注入攻击（FDIA）。使用IEEE 33节点测试系统评估了所提出的能量管理架构的性能。为了研究FDIA对隔离HMGs的影响，并凸显网络层和物理层之间的相互作用，在测试系统上发起了一次FDIA。结果表明，成功的攻击可以严重破坏系统并导致大规模负荷削减。还使用真实世界数据集测试了所提出的CADM的性能。结果证明了所提出的CADM仅使用两个样本就能有效检测攻击的效果。