SİMETRİK α-KARARLI GÜRÜLTÜ ALTINDA AKILLI ŞEBEKE GÜVENLİĞİ İÇİN DURAĞAN DURUM KESTİRİMİ VE VERİ ENJEKSİYON SALDIRILARININ TESPİTİ
Öz
Bu çalışmada, Gauss olmayan ortamlarda akıllı şebekeler için durağan durum kestirimi problemi ele alınmıştır. Durum kestiriminde gürültünün Gauss dağılıma sahip olduğu yaygın olarak kabul edilir. Fakat bazı gerçek dünya uygulamalarında gürültü dürtüsel bir dağılıma da sahip olabilmektedir. Gürültünün Gauss dağılımla modellendiği sistemlerde, durum kestirimi için genellikle en küçük kareler (LS) yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada ise dürtüsel bileşenler içeren gürültü α-kararlı dağılımla modellenmiş, durağan durum kestirimi için gürbüz süzgeçler seçilmiş ve bu süzgeçlerin performansları, LS yöntemi ile kıyaslanmıştır. Buna ilave olarak, akıllı şebekelerde baraların ölçüm değerlerine yapılan kötü niyetli veri enjeksiyonu saldırılarının en hızlı şekilde tespit edilebilmesi için kümülatif toplam (CUSUM) tekniği kullanılmış ve performansı α-kararlı gürültü altında irdelenmiştir. Veri enjeksiyonu saldırılarının hızlı tespitinde, tespit hızı ile tespit güvenilirliği arasında bir tercih söz konusudur. CUSUM tekniğinde, seçilen eşik değeri, kötü niyetli saldırıların tespitinin performansını belirlemektedir. Bu çalışmada, seçilen eşik değerinin, doğu tespit oranı, yanlış alarm oranı ve ortalama tespit süresi üzerindeki etkisi farklı α değerleri için detaylı olarak irdelenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Huang, Y.F., Werner, S., Huang, J., Kashyap, N. ve Gupta, V., “State Estimation in Electric Power Grids: Meeting New Challenges Presented by the Requirements of the Future Grid”, IEEE Signal Processing Magazine, Cilt 29, No 5, 33-43, Eylül 2012.
- Yang, Q., Chang, L. ve Yu, W., “On False Data Injection Attacks Against Kalman Filtering in Power System Dynamic State Estimation”, Security and Communication Networks – Special Issue, Published Online in Wiley Online Library, 2013.
- Khalili, A., Rastegarnia, A. ve Sanei, S., “Robust Frequency Estimation in Three-Phase Power Systems Using Correntropy-Based Adaptive Filter”, IET Science, Measurement & Technology, Cilt 9, No 8, 928-935, 2015.
- Arce, G.R., Nonlinear Signal Processing: A Statistical Approach, John Wiley & Sons, New Jersey, A.B.D., 2005.
- Aysal, T.C. ve Barner, K.E., “Meridian Filtering for Robust Signal Processing”, IEEE Transactions of Signal Processing, Cilt 55, No 8, 3949-3962, 2007.
- Anwar, A., Mahmood, A.N. ve Shah, Z., “A Data-Driven Approach to Distinguish Cyber-Attacks from Physical Faults in a Smart Grid”, CIKM’15 Proceedings of the 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Melbourne-Australia, 1811-1814, 19-23 Ekim 2015.
- Cui, S., Han, Z., Kar, S., Kim, T.T., Poor, H.V. ve Tajer, A., “Coordinated Data-Injection Attack and Detection in the Smart Grid: A Detailed Look at Enriching Detection Solutions”, IEEE Signal Processing Magazine, Cilt 29, No 5, 106-115, 2012.
- Yang, Q., Yang, J., Yu, W., An, D., Zhang, N. ve Zhao, W., “On False Data-Injection Attacks Against Power System State Estimation: Modeling and Countermeasures”, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Cilt 25, No 3, 717-729, 2014.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
13 Haziran 2017
Gönderilme Tarihi
21 Mart 2016
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 2