Preview

iPolytech Journal

Расширенный поиск

Обзор методов моделирования и управления киберфизическими системами в мультиэнергетических микросетях

https://doi.org/10.21285/1814-3520-2023-4-773-789

EDN: SNZFCH

Аннотация

Цель – провести анализ развития методов моделирования и управления мультиэнергетическими микросетями с позиции использования киберфизических систем. Для проведения исследования были использованы методы литературного обзора и мета-анализа в области моделирования и управления киберфизическими системами в мультиэнергетичесских микросетях на основе опубликованных статей, входящих в международные базы данных Scopus, Web of Science, Elibrary, IEEEXplore и других источников информации. Проведенный анализ показывает, что текущее развитие киберфизических систем идет по пути внедрения концепции интеллектуальных электрических сетей. В данном исследовании резюмируется, что интерфейсы управления, каналы передачи данных и удаленные порты отладки являются уязвимыми частями устройств интернета вещей IoT, которые могут быть потенциально атакованы злоумышленниками. Проведенный анализ опубликованных работ в последние годы в рассматриваемом направлении указывает на то, что мультиагентные технологии представляются эффективным подходом не только для оперативного управления режимами мультиэнергетической микросети, но и для построения еe надeжной информационной сети на уровне систем среднего и низкого напряжений. Обзор информационных технологий в области систем распределeнной энергетики показывает, что чем больше добавляется возможностей по приему и обработке различного рода информации (данные по транзакциям, параметры режима, статус контролеров и т.п.) из внешних источников, тем более уязвима мультиэнергетическая микросеть к киберугрозам. Для эффективного решения задачи распределения нагрузки между различными энергоисточниками с минимизацией затрат необходимо использовать современные математические методы, такие как искусственный интеллект, динамическая оптимизация и мультиагентные подходы.

Об авторах

Н. В. Томин
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Томин Никита Викторович, к.т.н., заведующий лабораторией, Отдел электроэнергетических систем

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



А. В. Домышев
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Домышев Александр Владимирович, к.т.н., научный сотрудник

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



Е. А. Барахтенко
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Барахтенко Евгений Алексеевич, к.т.н., доцент, старший научный сотрудник, Отдел трубопроводных систем энергетики

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



В. А. Шакиров
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Шакиров Владислав Альбертович, к.т.н., доцент, заведующий лабораторией, Отдел комплексных и региональных проблем энергетики

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



А. Н. Козлов
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Козлов Александр Николаевич, к.т.н., старший научный сотрудник, Отдел теплосиловых систем

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



И. К. Сосновский
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Сосновский Илья Константинович, аспират, инженер, Отдел теплосиловых систем

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



Фанг Лю
Центральный южный университет
Китай

Лю Фанг, профессор

410017, Чанша, провинция Хунань



Д. Н. Сидоров
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН
Россия

Сидоров Денис Николаевич, д-р ф.-м. наук, профессор РАН, главный научный сотрудник, Отдел прикладной математики

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130



Список литературы

1. Bamberger Y., Baptista J., Belmans R., Buchholz B.M., Chebbo M., Del Valle J.L., et al. Vision and strategy for Europe’s electricity networks of the future // European technology platform Smart Grids. 2006. Р. 4–35.

2. Бухгольц Б.М., Стычински З.А. Smart grids – основы и технологии энергосистем будущего / пер. с англ. Ю.В. Шарова, П.Ю. Коваленко, К.А. Осинцева; под общ. ред. Н.И. Воропая. М.: МЭИ, 2017. 461 с.

3. Zuo Hongyan, Zhang Bin, Huang Zhonghua, Wei Kexiang, Zhu Hong, Tan Jiqiu. Effect analysis on SOC values of the power lithium manganate battery during discharging process and its intelligent estimation // Energy. 2022. Vol. 238. Part B. Р. 121854. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121854.

4. Zhao Xiaohuan, E Jiaqiang, Wu Gang, Deng Yuanwang, Han Dandan, Zhang Bin, et al. A review of studies using graphenes in energy conversion, energy storage and heat transfer development // Energy Conversion and Management. 2019. Vol. 184. Р. 581–599. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.01.092.

5. Mirzaei M.A., Sadeghi-Yazdankhah A., Mohammadi-Ivatloo B., Marzband M., Shafie-khah M., Catalão J.P.S. Integration of emerging resources in IGDT-based robust scheduling of combined power and natural gas systems considering flexible ramping products // Energy. 2019. Vol. 189. Р. 116195. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116195.

6. Karimi H., Jadid S. Optimal energy management for multi-microgrid considering demand response programs: а stochastic multi-objective framework // Energy. 2020. Vol. 195. Iss. С. Р. 116992. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.116992.

7. Bullich-Massagué E., Díaz-González F., Aragüés-Peñalba M., Girbau-Llistuella F., Olivella-Rosell P., Sumper A. Microgrid clustering architectures // Applied Energy. 2018. Vol. 212. Р. 340–361. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.12.048.

8. Sadeghi D., Naghshbandy A.H., Bahramara S. Optimal sizing of hybrid renewable energy systems in presence of electric vehicles using multi-objective particle swarm optimization // Energy. 2020. Vol. 209. Р. 118471. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118471.

9. Su Wencong, Wang Jianhui. Energy management systems in microgrid operations // The Electricity Journal. 2012. Vol. 25. Iss. 8. Р. 45–60. https://doi.org/10.1016/j.tej.2012.09.010.

10. Khan M.W., Wang Jie, Xiong Linyun. Optimal energy scheduling strategy for multi-energy generation grid using multi-agent systems // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2021. Vol. 124. Р. 106400. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106400.

11. Xu Da, Zhou Bin, Liu Nian, Wu Qiuwei, Voropai N., Li Canbing, et al. Peer-to-peer multienergy and communication resource trading for interconnected microgrids // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2021. Vol. 17. Iss. 4. P. 2522–2533. https://doi.org/10.1109/TII.2020.3000906.

12. Tomin N., Shakirov, V. Kurbatsky V., Muzychuk R., Popova E., Sidorov D., et al. A multi-criteria approach to designing and managing a renewable energy community // Renewable Energy. 2022. Vol. 199. Р. 1153–1175. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.08.151.

13. Стычински З.А., Воропай Н.И. Возобновляемые источники энергии: теоретические основы, технологии, технические характеристики, экономика. Magdeburg: Магдебургский университет имени Отто-фон-Герике, 2010. 209 с.

14. Fernandez L.P., Roman T.G.S., Cossent R., Domingo C.M., Frías P. Assessment of the impact of plug-in electric vehicles on distribution networks // IEEE transactions on power systems. 2011. Vol. 26. Iss. 1. Р. 206–213. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2010.2049133.

15. Valsera-Naranjo E., Martinez-Vicente D., Sumper A., Villafafila-Robles R. Deterministic and probabilistic assessment of the impact of the electrical vehicles on the power grid // IEEE Power and Energy Society General Meeting. 2011. https://doi.org/10.1109/PES.2011.6039546.

16. Papadopoulos P., Skarvelis-Kazakos S., Unda I.G., Cipcigan L. Electric vehicles' impact on British distribution networks // IET Electrical Systems in Transportation. 2012. Vol. 2. Iss. 3. Р. 91–102. https://doi.org/10.1049/iet-est.2011.0023.

17. Vlachogiannis J.G. Probabilistic constrained load flow considering integration of wind power generation and electric vehicles // IEEE Transactions on Power Systems. 2009. Vol. 24. Iss. 4. Р. 1808–1817.

18. Duan Min, Darvishan A., Mohammaditab R., Wakil K., Abedinia O. A novel hybrid prediction model for aggregated loads of buildings by considering the electric vehicles // Sustainable Cities and Society. 2018. Vol. 41. С. 205–219. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.05.009.

19. Faridimehr S., Venkatachalam S., Chinnam R.B. A stochastic programming approach for electric vehicle charging network design // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2018. Vol. 20. Iss. 5. Р. 1870–1882. https://doi.org/10.1109/TITS.2018.2841391.

20. Morshed M.J., Hmida J.B., Fekih A. A probabilistic multi-objective approach for power flow optimization in hybrid windPV-PEV systems // Applied Energy. 2018. Vol. 211. Р. 1136–1149. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.11.101.

21. Zhao L., Prousch S., Hübner M., Moser A. Simulation methods for assessing electric vehicle impact on distribution grids // IEEE PES T&D 2010. 2010. https://doi.org/10.1109/TDC.2010.5484386.

22. Lopes J.A.P., Soares F.J., Almeida P.M.R. Integration of electric vehicles in the electric power system // Proceedings of the IEEE. 2011. Vol. 99. Iss. 1. С. 168–183. https://doi.org/10.1109/JPROC.2010.2066250.

23. Almoghathawi Ya., Barker K. Component importance measures for interdependent infrastructure network resilience // Computers & Industrial Engineering. 2019. Vol. 133. P. 153–164. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.05.001.

24. Hu Junjie, Morais Hugo, Sousa Tiago, Lind Morten. Electric vehicle fleet management in smart grids: a review of services, optimization and control aspects // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 56. Р. 1207–1226. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.014.

25. Mwasilu F., Justo J.J., Kim Eun-Kyung, Do Ton Duc. Electric vehicles and smart grid interaction: а review on vehicle to grid and renewable energy sources integration // Renewable and sustainable energy reviews. 2014. Vol. 34. P. 501–516. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.03.031.

26. Tan Kang Miao, Ramachandaramurthy V.K., Yong Jia Ying. Integration of electric vehicles in smart grid: а review on vehicle to grid technologies and optimization techniques // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 53. P. 720–732. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.09.012.

27. Sortomme E., El-Sharkawi M.A. Optimal scheduling of vehicle-to-grid energy and ancillary services // IEEE Transactions on Smart Grid. 2012. Vol. 3. Iss. 1. P. 351–359.

28. Xu Xiandong, Jia Hongjie, Wang Dan, Yu David C., Chiang Hsiao-Dong. Hierarchical energy management system for multi-source multi-product microgrids // Renewable Energy. 2015. Vol. 78. P. 621–630. https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.01.039.

29. Xu Xiandong, Jin Xiaolong, Jia Hongjie, Yu Xiaodan, Li Kang. Hierarchical management for integrated community energy systems // Applied Energy. 2015. Vol. 160. P. 231–243. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.08.134.

30. Ramírez-Elizondo L.M., Paap G.C. Scheduling and control framework for distribution level systems containing multiple energy carrier systems: Theoretical approach and illustrative example // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2015. Vol. 66. P. 194–215. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.10.045.

31. Liu Jinglu, Wang Anna, Wang Xingyu, Tao Ran. Coupled distributed control scheme for multi-energy systems with transmission losses based on event-triggered communication // Journal of Renewable and Sustainable Energy. 2020. Vol. 12. P. 055302. https://doi.org/https://doi.org/10.1063/5.0024714.

32. Arnold M., Negenborn R.R., Andersson G., De Schutter B. Distributed predictive control for energy hub coordination in coupled electricity and gas networks // Intelligent Infrastructures. Dordrecht: Springer, 2010. Vol. 42. Р. 235–273. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3598-1_10.

33. Skarvelis-Kazakos S., Papadopoulos P., Unda I.G., Gorman T., Belaidi A., Zigan S. Multiple energy carrier optimisation with intelligent agents // Applied Energy. 2016. Vol. 167. P. 323–335. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.10.130.

34. Gomes L., Vale Z., Corchado J.M. Microgrid management system based on a multi-agent approach: аn office building pilot // Measurement. 2020. Vol. 154. 107427. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107427.

35. Anvari-Moghaddam A., Rahimi-Kian A., Mirian M.S., Guerrero J.M. A multi-agent based energy management solution for integrated buildings and microgrid system // Applied Energy. 2017. Vol. 203. Р. 41–56. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.007.

36. Wang Lingfeng, Wang Zhu, Yang Rui. Intelligent multiagent control system for energy and comfort management in smart and sustainable buildings // IEEE Transactions on Smart Grid. 2012. Vol. 3. Iss. 2. Р. 605–617. https://doi.org/10.1109/TSG.2011.2178044.

37. Poulin C., Kane M.B. Infrastructure resilience curves: рerformance measures and summary metrics // Reliability Engineering & System Safety. 2021. Vol. 216. Р. 107926. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107926.

38. Khan M.W., Wang Jie, Xiong Linyun, Ma Meiling. Modelling and optimal management of distributed mi-crogrid using multiagent systems // Sustainable Cities and Society. 2018. Vol. 41. Р. 154–169. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.05.018.

39. Bünning F., Wetter M., Fuchs M., Müller D. Bidirectional low temperature district energy systems with agent-based control: Performance comparison and operation optimization // Applied Energy. 2018. Vol. 209. Р. 502–515. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.072.

40. Ren Yi, Fan Dongming, Feng Qiang, Wang Zili, Sun Bo, Yang Dezhen. Agent-based restoration approach for reliability with load balancing on smart grids // Applied Energy. 2019. Vol. 249. Р. 46–57. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.119.

41. Ahčin P., Šikić M. Simulating demand response and energy storage in energy distribution systems // International Conference on Power System Technology. 2010. https://doi.org/10.1109/POWERCON.2010.5666564.

42. Sharma P., Mathur H.D., Mishra P., Bansal R.C. A critical and comparative review of energy management strategies for microgrids // Applied Energy. 2022. Vol. 327. Р. 120028. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120028.

43. Salehi N., Martínez-García H., Velasco-Quesada G., Guerrer J.M. A comprehensive review of control strategies and optimization methods for individual and community microgrids // IEEE Access. 2022. Vol. 10. Р. 15935–15955. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3142810.

44. Shulyma O., Davidsson P., Shendryk V., Marchenko A. The architecture of an information system for the management of hybrid energy grids // Position Papers of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems. 2015. Vol. 6. Р. 281–288. https://doi.org/10.15439/2015F402.

45. Lawrence T.M., Watson R.T., Boudreau M.-С., Mohammadpour J. Data flow requirements for integrating smart buildings and a smart grid through model predictive control // Procedia Engineering. 2017. Vol. 180. Р. 1402–1412. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.04.303.

46. Zia M.F., Elbouchikhi E., Benbouzid M. Microgrids energy management systems: а critical review on methods, solutions, and prospects // Applied Energy. 2018. Vol. 222. P. 1033–1055. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.04.103.

47. Fontenot H., Dong Bing. Modeling and control of building-integrated microgrids for optimal energy management – a review // Applied Energy. 2019. Vol. 254. Р. 113689. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113689.

48. Qahmash A., Algarni A., Hussain M.R. A comprehensive review on integration challenges, optimization techniques and control strategies of hybrid AC/DC Microgrid // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 14. P. 6242. https://doi.org/10.3390/app11146242.

49. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G., Sokolov D., Zhou Bin. Coordinated management of centralized and distributed generation in an integrated energy system using a multi-agent approach // Applied Energy. 2022. Vol. 309. Р. 118487. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.118487.

50. Bhargavi K.M., Jayalakshmi N.S., Gaonkar D.N., Ashish S. A comprehensive review on control techniques for power management of isolated DC microgrid system operation // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Р. 32196–32228. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3060504.

51. Panaparambil V.S., Kashyap Y., Castelino R.V. A review on hybrid source energy management strategies for electric vehicle // International Journal of Energy Research. 2021. Vol. 45. Iss. 14. Р. 19819–19850. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/er.7107.

52. Ma Guolong, Li Jianing, Zhang Xiao-Ping. A review on optimal energy management of multimicrogrid system considering uncertainties // IEEE Access. 2022. Vol. 10. Р. 77081–77098. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3192638.

53. Yu Rong, Ding Jiefei, Maharjan S., Gjessing S., Zhang Yan, Tsang Danny H.K. Decentralized and optimal resource cooperation in geo-distributed mobile cloud computing // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2018. Vol. 6. Iss. 1. P. 72–84. https://doi.org/10.1109/TETC.2015.2479093.

54. Ahvar E., Orgerie A.-С., Lébre A. Estimating energy consumption of cloud, fog and edge computing infrastructures // IEEE Transactions on Sustainable Computing. 2019. Vol. 7. Iss. 2. Р. 277–288. https://doi.org/10.1109/TSUSC.2019.2905900.

55. Mishra S., Anderson K., Miller B., Boyer K., Warren A. Microgrid resilience: а holistic approach for assessing threats, identifying vulnerabilities, and designing corresponding mitigation strategies // Applied Energy. 2020. Vol. 264. Р. 114726. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114726.

56. Lu Yang, Xu Li Da. Internet of things (IoT) cybersecurity research: a review of current research topics // IEEE Internet of Things Journal. 2019. Vol. 6. Iss. 2. P. 2103–2115. https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2869847.

57. Atzori L., Iera A., Morabito G. The internet of things: a survey // Computer Networks. 2010. Vol. 54. Iss. 15. P. 2787–2805. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2010.05.010.

58. Roman R., Zhou Jianying, Lopez J. On the features and challenges of security and privacy in distributed internet of things // Computer Networks. 2013. Vol. 57. Iss. 10. Р. 2266–2279. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2012.12.018.

59. Nejabatkhah F., Li Yun Wei, Liang Hao, Ahrabi R.R. Cyber-security of smart microgrids: a survey // Energies. 2020. Vol. 14. Iss. 1. Р. 27. https://doi.org/10.3390/en14010027.

60. Zhao Chengcheng, He Jianping, Cheng Peng, Chen Jiming. Analysis of consensus-based distributed economic dispatch under stealthy attacks // Transactions on Industrial Electronics. 2017. Vol. 64. Iss. 6. P. 5107–5117. https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2638400.

61. Li Peikai, Liu Yun, Xin Huanhai, Jiang Xichen. A robust distributed economic dispatch strategy of virtual power plant under cyber-attacks // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2018. Vol. 14. Iss. 10. P. 4343–4352. https://doi.org/10.1109/TII.2017.2788868.

62. Kosut O., Jia Liyan, Thomas R.J., Tong Lang. Malicious data attacks on the smart grid // IEEE Transactions on Smart Grid. 2011. Vol. 2. Iss. 4. P. 645–658. https://doi.org/10.1109/TSG.2011.2163807.

63. Xie Le, Mo Yilin, Sinopoli Bruno. Integrity data attacks in power market operations // IEEE Transactions on Smart Grid. 2011. Vol. 2. Iss. 4. Р. 659–666. https://doi.org/10.1109/TSG.2011.2161892.

64. Estay D.A.S., Sahay R., Barfod M.B., Jensen C.D. A systematic review of cyber-resilience assessment frameworks // Computers & Security. 2020. Vol. 97. Р. 101996. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.101996.

65. Tang Sirui, Liu Zhaoxi, Wang Lingfeng. Power system reliability analysis considering external and insider attacks on the SCADA system // IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition. 2020. https://doi.org/10.1109/TD39804.2020.9299922.

66. Chen Bo, Wang Jianhui, Shahidehpour M. Cyber–physical perspective on smart grid design and operation // IET Cyber-Physical Systems: Theory & Applications. 2018. Vol. 3. P. 129–141. https://doi.org/10.1049/iet-cps.2017.0143.

67. Xie Le, Mo Yilin, Sinopoli B. False data injection attacks in electricity markets // First IEEE International Conference on Smart Grid Communications. 2010. https://doi.org/10.1109/SMARTGRID.2010.5622048.

68. Jia Liyan, Thomas R.J., Tong Lang. Impacts of malicious data on real-time price of electricity market operations // Proceedings of the IEEE Hawaii International Conference on System Sciences (Maui, HI, 4–7 January 2012). Maui, HI: IEEE, Р. 1907–1914. https://doi.org/10.1109/HICSS.2012.313.

69. Deng Chao, Wang Yu, Wen Changyun, Xu Yan, Lin Pengfeng. Distributed resilient control for energy storage systems in cyber–physical microgrids // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2021. Vol. 17. Iss. 2. Р. 1331–1341. https://doi.org/10.1109/TII.2020.2981549.

70. Sahoo S., Dragičević T., Blaabjerg F. Cyber security in control of grid-tied power electronic converters–challenges and vulnerabilities // IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics. 2019. Vol. 9. Iss. 5. Р. 5326–5340. https://doi.org/10.1109/JESTPE.2019.2953480.

71. Beg O.A., Johnson T.T., Davoudi A. Detection of false-data injection attacks in cyber-physical DC microgrids // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2017. Vol. 13. Iss. 5. P. 2693–2703. https://doi.org/10.1109/TII.2017.2656905.

72. Arghandeh R., Meier A., Mehrmanesh L., Mili L. On the definition of cyber-physical resilience in power systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 58. P. 1060–1069. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.193.

73. Lu Lin-Yu, Liu Hao Jan, Zhu Hao, Chu Chia-Chi. Intrusion detection in distributed frequency control of isolated microgrids // IEEE Transactions on Smart Grid. 2019. Vol. 10. Iss. 6. P. 6502–6515. https://doi.org/10.1109/TSG.2019.2906573.

74. Sahoo S., Mishra S., Peng Jimmy Chih-Hsien, Dragicevic T. A stealth cyber-attack detection strategy for DC microgrids // IEEE Transactions on Power Electronics. 2018. Vol. 34. Iss. 8. P. 8162–8174. https://doi.org/10.1109/TPEL.2018.2879886.

75. Abhinav S., Modares H., Lewis F.L., Ferrese F., Davoudi A. Synchrony in networked microgrids under attacks // IEEE Transactions on Smart Grid. 2017. Vol. 9. Iss. 6. P. 6731–6741. https://doi.org/10.1109/TSG.2017.2721382.

76. Bidram A., Poudel B., Damodaran L., Fierro R., Guerrero J.M. Resilient and cybersecure distributed control of inverter-based islanded microgrids // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2020. Vol. 16. Iss. 6. P. 3881–3894. https://doi.org/10.1109/TII.2019.2941748.

77. Dehkordi N.M., Baghaee H.R., Sadati N., Guerrero J.M. Distributed noise-resilient secondary voltage and frequency control for islanded microgrids // IEEE Transactions on Smart Grid. 2019. Vol. 10. Iss. 4. P. 3780–3790. https://doi.org/10.1109/TSG.2018.2834951.

78. Ding Lei, Han Qing-Long, Wang Le Yi, Sindi E. Distributed cooperative optimal control of DC microgrids with communication delays // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2018. Vol. 14. Iss. 9. P. 3924–3935. https://doi.org/10.1109/ TII.2018.2799239.

79. Duan Jie, Chow Mo-Yuen. Robust consensus-based distributed energy management for microgrids with packet losses tolerance // IEEE Transactions on Smart Grid. 2020. Vol. 11. Iss. 1. P. 281–290. https://doi.org/10.1109/TSG.2019.2921231.

80. Kolosok I., Gurina L. Calculation of cyber security index in the problem of power system state estimation based on SCADA and WAMS measurements // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Cham: Springer, 2016. Vol. 8985. P. 172–177. https://doi.org/10.1007/9783-319-31664-2_18.

81. Гурина Л.А. Повышение киберустойчивости SCADA и WAMS при кибератаках на информационно-коммуникационную подсистему ЭЭС // Вопросы кибербезопасности. 2022. Т. 2. № 46. С. 18–26. https://doi.org/10.21681/23113456-2022-2-18-26.


Рецензия

Для цитирования:


Томин Н.В., Домышев А.В., Барахтенко Е.А., Шакиров В.А., Козлов А.Н., Сосновский И.К., Лю Ф., Сидоров Д.Н. Обзор методов моделирования и управления киберфизическими системами в мультиэнергетических микросетях. iPolytech Journal. 2023;27(4):773-789. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2023-4-773-789. EDN: SNZFCH

For citation:


Tomin N.V., Domyshev A.V., Barakhtenko E.A., Shakirov V.A., Kozlov A.N., Sosnovsky I.K., Liu F., Sidorov D.N. Review of methods for modeling and control of cyber-physical systems in multi-energy microgrids. iPolytech Journal. 2023;27(4):773-789. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2023-4-773-789. EDN: SNZFCH

Просмотров: 279


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2782-4004 (Print)
ISSN 2782-6341 (Online)