基于未知输入观测器(UIO)与长短期记忆网络(LSTM)的直流微电网网络攻击检测研究

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：Cyber Attack Detection on DC Microgrids with the Use of an Unknown Input Observer (UIO) and Long Short-Term Memory (LSTM)

随着直流微电网在可再生能源集成中的广泛应用，其通信控制系统面临严峻网络攻击威胁。本研究创新性地结合未知输入观测器(UIO)与长短期记忆网络(LSTM)，构建了针对四联直流微电网的攻击检测架构。通过建立输入输出数学模型验证，该系统展现出卓越的攻击识别能力，为电力系统网络安全防护提供了新范式。

　　

直流（DC）微电网因其在整合可再生能源与储能技术方面的卓越效能正获得越来越多的应用。然而，其对通信与控制系统的依赖性使其易受网络攻击威胁。本研究提出了一种创新架构，通过长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络结合未知输入观测器（Unknown Input Observer, UIO）系统，实现直流微电网的网络攻击检测。研究深入探讨了LSTM在直流微电网中的历史应用场景，系统阐述了互联直流微电网的组件结构与信号特征，并建立了输入-输出交互关系的数学模型。该检测系统在四个互联直流微电网平台上进行验证，展现出精准的攻击识别能力。通过对实验结果的多维度分析，证实了所提方法在网络安全防护领域的实用价值与推广潜力。