Resumen

La avanzada tecnologa de la comunicacin proporciona nuevas estrategias de supervisin y control para las redes inteligentes. Sin embargo, la aplicacin de la tecnologa de la informacin tambin aumenta el riesgo de ataques maliciosos. La inyeccin de datos falsos (FDI) es un tipo de ciberataque que no puede detectarse mediante la deteccin de datos errneos en la estimacin de estado. En este trabajo, se propone un marco de deteccin de ataques FDI basado en datos de la red inteligente con unidades de medida fasorial (PMUs). Para mejorar la precisin y eficiencia de la deteccin, se aplica el algoritmo de autoencoder de mltiples capas para abstraer las caractersticas ocultas de las mediciones de PMU capa por capa de forma no supervisada. A continuacin, las caractersticas de las mediciones y las etiquetas correspondientes se toman como entradas para aprender una capa softmax. Por ltimo, el autoencoder y la capa softmax se apilan para formar un marco de deteccin de IED. El mtodo propuesto se aplica al sistema IEEE 39-bus, y los resultados de la simulacin muestran que los ataques IED pueden detectarse con mayor precisin y eficiencia computacional que otros algoritmos de inteligencia artificial.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:tecnología de comunicación avanzada; estrategias de supervisión y control; redes inteligentes; inyección de datos falsos (IED); ciberataques; marco de detección de ataques IED.
• Keywords:advanced communication technology; monitoring and control strategies; smart grids; false data injection (FDI); cyber attacks; FDI attack detection framework