协同攻击下高比例逆变型资源接入的信息物理电力系统韧性评估双层混合模型

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A dual-layer hybrid model for resilience assessment of cyber–physical power systems with high penetration of inverter-based resources under coordinated attacks

　　

• 混合建模统一了信息物理电力系统中异构的动力学特性。
• 一种新指标评估协同信息物理攻击下的韧性。
• 一种硬件在环平台验证了韧性评估方法。
• 分析了攻击与防御策略以增强系统韧性。

引言

现代电力系统集成了先进的传感、通信和控制技术，以确保稳定性、可靠性和运行效率[1]、[2]。这种持续的技术集成推动了传统电网向信息物理电力系统（CPPS）的演变。这种信息-物理协同显著增强了系统的灵活性、可控性和智能化水平[3]。

然而，通信网络的集成扩大了攻击面[4]，正如从2015年乌克兰停电事件到2025年新斯科舍电力勒索软件攻击等一系列高调事件所证明的那样[5]、[6]。除了这些显性的运行中断之外，威胁态势已演变为包含高度隐蔽性的威胁。例如，近期文献指出，通过差分进化优化的复杂动态虚假数据注入攻击（FDIA）的出现[7]、[8]。更令人担忧的是，对手现在可以将这些高级网络利用手段与物理电力扰动结合，形成协同信息物理攻击（CCPA）[9]。此类攻击旨在将局部故障升级为跨域级联故障，传播速度更快、范围更广。因此，开发CPPS的综合建模和韧性评估方法对于阐明故障传播机制和评估防御策略的有效性至关重要。

在CPPS建模中，相互依存网络模型被广泛用于表征信息-物理耦合[10]。这些模型主要依赖拓扑特征来分析扰动后的连通性，为系统韧性提供了结构视角。Venkataramanan等人[11]、[12]开发了一种将图论与概率模型相结合的韧性框架，并在真实系统上进行了验证，展示了其在安全评估中的有效性。Zhang等人[13]开发了一种强调数据与拓扑交互的耦合模型，并引入了基于功能节点划分的安全状态因子来评估抵抗拒绝服务（DoS）攻击的韧性。然而，这些基于拓扑的方法通常忽略了电网的物理特性，可能导致韧性评估不准确。

为更准确地描绘故障传播，一些研究将信息系统的离散事件与电力系统的连续状态响应（如潮流变化）相结合。基于此类联合分析框架，近期研究开发了动态跨层评估模型，以定量评估不确定协同攻击下的信息-物理风险传播[14]、[15]。例如，Xiahou等人[16]设计了一种混合交直流CPPS的韧性指标，该指标考虑了级联故障中的系统规模和负荷损失。Gharebaghi等人[17]构建了一个动态级联故障模型，该模型考虑了通信节点中的电池备份机制，以更准确地模拟网络诱导的故障向物理电网的传播。Zhou等人[18]提出了一种三层模型，揭示了CCPA如何在N-1安全约束下触发现级联故障。为增强CPPS在级联故障下的韧性，也已提出了各种缓解和防御策略[19]、[20]，旨在解决恶意软件攻击的威胁和可再生能源集成带来的不确定性。值得注意的是，为主动阻断跨域故障传播，Jia等人[21]提出了一种联合信息-物理动态重构方法，该方法协调了基于SDN的路由恢复与最优潮流。然而，基于事件的方法通常将系统演化近似为一系列离散的故障和恢复动作序列；因此，它们本质上忽略了事件之间展开的瞬态过程和跨层反馈。

近年来，研究越来越关注故障传播过程中电力系统连续动力学与实时通信网络动力学之间的相互作用[22]。因此，联合仿真测试平台得到了广泛采用。这些平台通过同步接口将电力域仿真器（如PSCAD、MATLAB/Simulink）与网络仿真器（如OPNET、NS-3）耦合，确保信息和物理域之间的时间对齐[23]、[24]。此类平台能够对网络事件如何影响电力系统的动态行为进行详细的时间域分析。Kandasamy等人开发了一个支持真实攻击和防御部署的数字孪生测试平台，用于安全和可控的网络攻击模拟和韧性分析[25]。对于大规模电力系统安全评估，Nguyen等人[26]开发了一个RTCPS测试平台，配有自动化脚本以执行攻击场景。然而，这些平台在捕捉攻击者和防御者之间的动态交互方面仍然存在局限，这可能导致对与复杂CCPA场景相关的扰动传播路径的不完整表征。

在全球向低碳能源系统转型的推动下，通过逆变器基资源（IBR）将可再生能源日益集成到电网中[27]、[28]，正在将CPPS演变为高IBR CPPS。IBR的大规模部署加速了电力电子装置的扩散，降低了系统惯量，加快了瞬态动力学，导致扰动传播轨迹发生显著变化。因此，高IBR CPPS对信息系统提出了严格的要求，包括高速率传感、超低延迟通信和先进数据处理以维持稳定的实时控制。这种加强的信息-物理相互依存性从而增加了CCPA的潜在严重程度。尽管已有几项研究[29]、[30]调查了高IBR渗透率的影响，但专门从信息-物理视角进行综合分析的研究仍然有限。

表1中的综合比较清晰地展示了研究空白并突出了本研究的新颖性。总之，现有的CPPS韧性评估方法大多依赖静态结构耦合，未能充分捕捉复杂的连续-离散动力学和高IBR集成的独特特性。此外，评估模型通常关注孤立的网络攻击（CA），忽略了CCPA引发的非线性级联故障。此外，韧性量化经常依赖于能量损失评估，因此缺乏对信息放大效应和孤岛感知惩罚的综合测量。最后，现有框架通常难以定量评估防御机制的有效性，使得系统评估针对性的事先攻击保护和信息使能的动态缓解如何贡献整体系统韧性变得困难。

所识别的局限性直接促使需要解决后续的复杂性。首先，电力系统以连续时间动力学为特征，而信息系统由离散事件支配。这两个域之间在时间尺度和运行逻辑上的异质性使得开发统一的混合模型成为一项非平凡的任务。其次，在CCPA背景下，攻击与防御之间的相互作用诱发了高度非线性的系统演化过程，使得量化对高IBR CPPS韧性的总体影响成为一项具有挑战性的分析问题。第三，构建一个支持高并发动态数据交换以模拟此类非线性故障传播的高效信息-物理联合仿真平台仍然是一个重大挑战。为应对这些挑战，本文做出了以下主要贡献：

• 我们提出了一种新颖的混合模型，将高IBR CPPS形式化为定义为六元组的双层混合系统。该模型通过将离散切换动作嵌入连续动力学中来表征电力系统，同时通过由离散数据包事件驱动的代数流量方程来建模通信网络动力学。通过统一这些异构动力学，所提出的模型捕捉了高IBR CPPS中级联故障期间离散信息事件与连续潮流之间的相互作用。

• 我们还引入了一种定量评估韧性的方法，其中耦合系统韧性指数（CSRI）作为关键指标。基于混合系统模型，该方法有效捕捉了CCPA下的非线性韧性演化。

• 本研究建立了一个集成OPAL-RT和NS-3的硬件在环（HIL）联合仿真平台。所提出的架构通过高效数据接口将电力仿真、网络仿真和决策子系统相结合。该配置为模拟复杂CCPA场景下高IBR CPPS的非线性故障传播提供了重要的实验环境。此外，该平台还可作为验证控制策略的实用工具。

本文其余部分组织如下：第2节深入探讨高IBR CPPS的架构和韧性。第3节提出高IBR CPPS混合模型。第4节开发综合韧性评估方法并引入核心CSRI指标。第5节描述联合仿真平台并报告案例研究。第6节总结全文。

章节片段

高IBR CPPS的架构与韧性

现有研究表明，CPPS呈现多层复合结构[32]。典型的高IBR CPPS结构如图1所示。基础层是物理层（PL），由相互连接的电力节点组成，代表电网基础设施，包括传统发电、可再生能源和负荷。这些组件构成了电能传输和转换的基础。在PL之上是耦合层，采用智能……

高IBR CPPS的模型

在本节中，我们首先介绍一个捕捉PL和CL之间复杂相互作用的高IBR CPPS模型。接下来，PL如何捕捉连续能量流和离散切换事件，而CL如何表示信息流模型和离散转换。最后，混合模型用于展示故障如何传播并影响整体稳定性。

韧性评估方法

本节概述了评估高IBR CPPS抵御安全扰动的韧性的方法。首先，为了量化高IBR CPPS在安全扰动下的性能退化，我们提出了CSRI，该指标结合了功能完整性和结构完整性。结构完整性作为基础，确保在组件丢失情况下的基本物理和信息连通性，而功能完整性则衡量核心服务（如电力……

案例研究

在本节中，我们首先通过集成OPAL-RT和NS-3建立基本实验环境。然后我们在一个基于IEEE 39节点基准修改的高IBR CPPS测试系统上验证所提出的方法，该系统耦合了一个通信网络[40]。节点39代表传统集中式发电，其余发电机节点集成可再生能源，模拟高IBR渗透率。通信网络拓扑使用Watts-Strogatz……构建。

结论

本文提出了一个针对CCPA下高IBR CPPS的建模、仿真和韧性评估的综合框架。通过开发双层混合模型和一种评估方法，我们有效地表征了跨域的非线性故障传播。此外，所提出方法的有效性通过HIL联合仿真平台进行了验证。实验分析得出了一些关键发现。首先，信息-物理连通性可以……

CRediT作者贡献声明

Jialong Li：撰写初稿、验证、方法论、形式化分析。Dong Yue：撰写审查与编辑、监督、资金获取。Jianbo Chen：撰写审查与编辑、验证。Takeshi Shinkai：概念构思。Ning Li：概念构思。Gerhard P. Hancke：撰写审查与编辑、资源提供。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

致谢

本研究得到国家自然科学基金[项目编号62293500、62293505、62233010]、湖南省科技创新计划[项目编号2024RC4010]、江苏省研究生研究与社会实践创新计划[项目编号K YCX25_1164]、南京邮电大学引进人才自然科学研究启动基金[项目编号NY224031]以及自然科学……的支持。

Jialong Li|Dong Yue|Jianbo Chen|Takeshi Shinkai|Ning Li|Gerhard P. Hancke