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摘要
为了降低控制系统对通信网络的依赖性，直流微电网(DC microgrid， DC-MG)通常采用分布式控制架构，然而由于缺乏全局信息，这种控制方式极易受到网络攻击，使得DC-MG存在较大安全隐患。网络攻击的种类较多，其中假数据攻击(false data injection attacks， FDIAs)占比最高，其危害性也最大。基于此，针对虚假数据注入攻击(FDIAs)造成DC-MG运行中断等不稳定问题，本文提出了一种基于前馈神经网络(Feedforward neural network， FNN)和的DC-MG网络攻击检测与控制方法。该方法首先研究了FDIAs造成控制系统不稳定的影响机理，建立了FDIAs不稳定影响的数学模型；然后，利用FNN构建了智能估计器来监测DC-MG中分布式电源变换器的输出电流，并根据估计器的输出计算出FDIAs的错误数据值；接着，针对错误数据的计算值，引入基于PI控制器的参考跟踪方法，以减少被攻击转换器中的错误数据，此外，所提方法还可消除所有高域不平衡攻击；最后，本文分别在MATLAB/Simulink和OPAL-RT环境下对所提方法进行了仿真和实验验证，仿真实验结果验证了所提方法的有效性。
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