一种基于数据的分布式网络弹性框架，用于提升孤立多微电网系统的频率控制能力

《Sustainable Energy, Grids and Networks》：A data-driven distributed cyber-resilient framework for enhancing frequency control in isolated multi-microgrid systems

　　•在分层通信层级中实现完全分布式的网络攻击检测。•基于残差的缓解机制可增强网络攻击期间的分层控制能力。•数据驱动的动态神经网络能够区分网络攻击与负载变化。•实时验证、高度可扩展且实用的抗网络攻击控制方案。

引言
微电网已成为全球向具有弹性、可持续性和去中心化特性的能源系统转型的关键技术，尤其在偏远地区和电网条件受限的区域。为进一步提升可靠性、运营灵活性和经济性，独立多微电网作为一种由多个微电网相互连接构成的集群出现，这些微电网共享资源并协调彼此的运行。这种协作结构使得相邻单元能够在故障发生时互相支援，平衡本地发电与需求，从而在不确定条件下保持系统稳定。

尽管具有这些优势，但由于系统本身的复杂性，独立多微电网在控制方面面临着巨大挑战。这种复杂性源于不可预测的负载变化、可再生能源输出受天气影响的波动、需要协调分布式储能系统、建模不确定性以及不同组件的不同行为。独立多微电网的稳定运行依赖于各微电网之间的持续信息交换和协同控制，这就要求本地控制措施始终与整体系统目标保持一致。在某一节点发生故障可能会迅速影响到其他节点的系统中，维持发电与需求之间的平衡是一项复杂的实时任务。如果不能妥善处理，这种失衡会影响到频率调节，而频率调节对于独立多微电网的系统稳定性至关重要。频率偏差可能会在网络中传播，导致电能质量下降，在严重情况下甚至引发整个系统的不稳定。

为了解决独立多微电网中的频率稳定性问题，人们广泛采用了分布式分层负荷频率控制框架。该框架由上层控制层和下层控制层组成，二者协同工作以确保系统的经济运行和稳定的频率调节。上层控制层包括三级控制机制和二级控制机制。三级控制机制在全局层面运作，利用总发电量和总需求量信息来确定每个独立多微电网的最佳功率参考值，从而实现经济上的协调。二级控制机制则分布在各个独立多微电网中，其职责是恢复正常频率，并在面对局部故障时保持系统稳定性。下层控制层则为本地发电机和储能系统生成快速控制信号，以纠正即时的频率偏差。通过协调这些层次，负荷频率控制框架能够确保独立多微电网的稳定、可靠和经济高效运行。

为了解决独立多微电网中的频率控制问题，人们提出了多种负荷频率控制方法，从传统的基于模型的方法到新兴的数据驱动策略，如基于神经网络的框架等。例如，有研究提出了基于协作的负荷频率控制框架来解决经济运行问题；还有研究提出了基于区块链的负荷频率控制方案，该方案采用了基于联邦学习的分数阶循环神经网络；此外，还有研究为基于逆变器的微电网提出了模型预测负荷频率控制框架。为进一步提升孤立微电网的稳定性，还有研究提出了数据驱动的预测降频控制策略。虽然这些控制方案旨在减少频率偏差，但它们依赖于分布式单元之间无缝的信息交流才能实现目标。而对通信渠道的依赖使得系统容易遭受虚假数据注入攻击、信号延迟、通信故障以及协同网络攻击。这些攻击会破坏频率调节功能，导致系统运行不理想，严重时甚至引发系统整体崩溃。因此，确保通信的完整性是保障独立多微电网频率稳定性和抗网络攻击能力的关键。

为了解决这些安全隐患，人们提出了多种方法来提升独立多微电网对针对通信渠道的网络攻击的抵御能力。例如，有研究提出了基于观测器的负荷频率控制框架，还有研究提出了基于循环神经网络的抗网络攻击方案，以及基于双线性矩阵不等式的解决方法，这些都是为了应对针对二级控制机制的虚假数据注入攻击。此外，Ibraheem等人还设计了基于滑模观测器的系统，而另有研究则提出了基于观测器的事件触发型负荷频率控制框架，用于识别和应对虚假数据注入攻击下受损的二级控制机制通信通道。另一种影响独立多微电网的重要网络威胁是协同网络攻击，攻击者会以策略性方式同步操纵多个控制层级或分布式单元之间的通信信号。与针对单个通信链路或控制回路的孤立攻击不同，协同攻击利用了分层控制结构之间的相互依赖性，使得在一层注入的干扰能够在网络中传播并放大。通过同时破坏用于频率调节和电力协调的共享信息，这类攻击能够误导分布式控制器，降低频率调节性能，引发持续的运行效率问题，并在独立多微电网中引发广泛的不稳定性。

由于独立多微电网的互联特性，协同网络攻击的影响更为严重，因为一个子系统产生的误导性信息可能会影响相邻单元的动态行为。为应对此类复杂威胁，Heidary等人提出了基于机器学习的船舶微电网框架，还有研究开发了一种结合对抗性强化学习和单调神经网络的混合方法。此外，Saxena等人还提出了基于深度学习的独立多微电网攻击检测与缓解框架。虽然这些框架提升了独立多微电网对针对二级控制机制通信层的网络攻击的抵御能力，但它们的应用范围仅限于频率恢复和局部故障处理，未能考虑到负责整个系统经济调度和微电网间协同电力分配的三级控制机制通信通道的漏洞。

独立多微电网通常包含多种可再生能源、柴油发电机以及多个储能系统。要实现这些分布式资源之间的经济协调运行，主要依赖于三级控制机制。在三级控制机制中，会根据总发电量和总需求量的汇总信息计算出最佳功率参考值，然后将该参考值传递给下层控制层，以便在相互连接的微电网之间实现经济高效的电力分配。然而，如果三级控制机制的通信通道遭到破坏，最佳功率参考值就可能会被篡改，从而导致下层控制层依据有缺陷或被恶意修改的设定值进行操作。短期内，二级控制机制可以部分纠正由错误参考值引发的频率偏差。但从长远来看，如果最佳功率参考值持续被破坏，系统就会因偏离最佳调度点而陷入持续的经济效率低下状态。因此，确保三级控制机制通信通道的完整性对于维持独立多微电网的经济性能和整体稳定性至关重要。为了解决这些隐患，有研究提出了基于数据的框架。这种集中式方法旨在减轻影响二级控制机制和三级控制机制通信通道的网络攻击，但其对中央协调器的依赖形成了单点故障，一旦该协调器出现故障或无法正常工作，就会对整个独立多微电网网络的运行产生负面影响。此外，该框架也难以有效应对多个独立多微电网同时遭受的攻击。因此，要提升抗网络攻击能力、提高容错性，并在局部或协同攻击情况下保持系统运行，就必须采用分布式架构。

为提升抗攻击能力，人们提出了多种分布式攻击检测与缓解框架。例如，Zhang等人提出了基于观测器的下层控制层事件触发框架，Xia等人开发了基于迁移学习的方案来提升对网络攻击的抵御能力，还有研究提出了针对二级控制机制通信通道攻击的检测触发型递归影响缓解方案。然而，这些研究都仅关注二级控制机制层面，未能解决三级控制机制通信通道易受网络入侵的问题。第22项研究中所用的框架依赖于线电流传感器，这又带来了新的故障点。此外，其性能还会受到负载或预测误差的严重影响，这在实际运行条件下会降低重建精度。因此，区分真正的网络攻击和正常的负载变化至关重要，因为两者在频率和电力信号中可能会产生类似的动态特征。如果没有这种区分能力，就可能会出现误报和攻击缓解延迟，进而影响系统的稳定性和经济性能。

尽管已有大量关于独立多微电网抗网络攻击负荷频率控制的研究，但仍存在一些关键局限。集中式框架存在单点故障的问题，而且随着通信和计算需求的增加，还存在可扩展性方面的问题。虽然分布式方法在一定程度上解决了这些问题，但大多数方法主要侧重于保护二级控制机制的通信通道，使得三级控制机制容易受到攻击，进而导致持续的经济效率低下。此外，许多方法还需要额外的传感基础设施，且难以区分由网络攻击引发的干扰和正常的负载变化，这增加了误报和缓解延迟的风险。因此，需要一种完全分布式的、多层级的抗网络攻击框架，能够在不依赖集中协调或额外硬件的情况下，同时保护二级控制机制和三级控制机制的通信通道，准确区分网络攻击与正常运行变化，从而实现安全的网络频率控制和经济调度。

在本文中，我们提出了一种基于神经网络的分布式攻击检测与缓解框架，该框架能够提升二级控制机制和三级控制机制通信通道的抗网络攻击能力，同时区分恶意网络攻击与正常负载引起的动态变化，从而确保网络安全的频率控制和经济调度。通过将数据驱动的深度学习技术与分布式网络物理控制相结合，该框架不仅解决了依赖通信的能源系统在安全方面的关键漏洞，还为偏远地区和电网条件受限的区域提供了可持续、可靠的能源供应保障。本文的主要贡献如下：
•基于动态神经网络，开发了一种完全分布式、多层级的抗网络攻击攻击检测与缓解架构，该架构能够同时保护独立多微电网中的二级控制机制和三级控制机制通信通道。该框架的统一设计使得无需集中协调即可实现经济的能量调度和频率控制。
•在动态神经网络架构中嵌入自回归循环神经网络，整合外部可再生能源输入、本地频率响应以及额定功率容量信号，以实现动态残差发电，从而准确区分网络攻击特征与正常负载引起的动态变化。
•设计了一个基于残差的缓解层，该层利用生成的残差为二级控制机制和三级控制机制的通信通道生成补偿信号，从而在多层网络攻击环境下实现快速的频率恢复和持续的优化电力分配。
•提出了一种自适应动态阈值机制，该机制可扩展攻击检测策略，提升系统在非平稳运行条件下的抗攻击能力，从而准确区分正常的负载引起的瞬态现象与持续性的网络攻击。

系统建模部分
由于可再生能源具有间歇性和随机性，其发电量往往变化较大且难以精确调度。为确保可靠供电，避免停电或系统不稳定，人们将可控的发电和储能设备集成到独立多微电网中，以补充可再生能源的不足。这种由可再生能源、储能系统、电解槽、燃料电池以及柴油发电机组成的混合架构，使得独立多微电网具备自我供给能力，能够维持电力平衡，保障重要负载的供电，确保系统稳定运行。

网络攻击建模与问题阐述部分
三级控制机制和二级控制机制的可靠运行在很大程度上取决于其相关通信通道的完整性。在三级控制机制中，准确掌握每个微电网的额定功率容量信息对于在整个网络中实现公平且最优的功率参考值分配至关重要。同样，二级控制机制则依赖于实时、可靠的本地频率偏差测量数据以及跨连接线路的电力交换数据，才能恢复频率并实现各微电网之间的共识。如果这些数据被恶意篡改……

所提出的分布式攻击检测与缓解框架部分
本节介绍了所提出的分布式攻击检测与缓解框架的设计原则，该框架能够同时检测并缓解三级控制机制和二级控制机制通信通道中的攻击。该框架由两个核心部分组成：一是用于检测攻击引发的异常的动态神经网络；二是用于主动补偿被篡改信号的缓解机制。动态神经网络利用来自储能系统、可再生能源和柴油发电机单元的实时数据，估算每个微电网的频率偏差和额定功率容量。这些估算结果……

仿真结果与讨论部分
本节评估了所提出的分布式攻击检测与缓解框架的有效性、可扩展性以及实时适用性。首先分析了动态神经网络的训练性能和收敛情况，以确认其能够准确捕捉独立多微电网的非线性输入输出动态特性。随后，在针对二级控制机制和三级控制机制通信通道的一系列虚假数据注入攻击场景下，评估了系统的抗网络攻击能力，这些攻击场景包括恒定攻击、时变攻击、强化攻击、智能攻击以及协同多层攻击等。鉴于……

结论部分
本文提出了一种完全分布式的抗网络攻击攻击检测与缓解框架，该框架旨在提升独立多微电网在面临针对二级控制机制和三级控制机制通信通道的攻击时的频率调节能力和通信稳定性。所提出的基于动态神经网络的估算器相比基准模型具有更出色的预测精度，能够实现可靠的残差发电，从而精准检测攻击并恢复被篡改的信号。此外，该框架的检测机制还通过引入动态机制得到了进一步优化……

CRediT作者贡献声明
Md. Firoj Ali：撰写——初稿、可视化、方法论、概念设计。Siam Billah：撰写——初稿、可视化、验证、软件实现、方法论、研究分析、数据整理、概念设计。Subrata K. Sarker：撰写——初稿、可视化、验证、监督指导、方法论、研究分析、数据整理、概念设计。Sajal K. Das：撰写——审稿与编辑、监督指导、方法论、概念设计。Branislav Hredzak：撰写——审稿与……

利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究工作的已知财务利益或个人关系。

致谢
本研究部分得到了澳大利亚研究委员会授予的DE250101335号资助的支持。

Md.Firoj Ali|Siam Billah|Subrata K. Sarker|Sajal K.达斯|布兰尼斯拉夫·赫雷扎克|冰岩|李莉