Advanced applications for state estimators in smart grids : identification, detection and correction of simultaneous measurement, parameter and topology cyber-attacks

Abstract

Growing demand and concern over climate change are key drivers for renewable sources of electricity and grid modernization. Grid modernization, or the so called smart grid, not only enables renewable sources but also opens the door to new applications with far-reaching impacts such as preventing or restoring outages (self-healing capabilities), and enabling consumers to have greater control over their electricity consumption and to actively participate in the electricity market. According to the Electric Power Research Institute (EPRI), one of the biggest challenges facing smart grid deployment is related to the cyber security of the systems. The current cyber-security landscape is characterized by rapidly evolving threats and vulnerabilities that pose challenges for the reliability, security, and resilience of the electricity sector. Power system state estimators (PSSE) are critical tools for grid reliability, under a system observable scenario, they allow power flow optimization and detection of incorrect data. In this work cyber-attacks are modeled as malicious data injections on system measurements, parameters and topology. The contributions of this work are twofold. First, a model for cyber-attack as a false data injection detection and identification is presented. The presented model considers the minimization of the composed measurement error while applying the Lagrangian relaxation. The presented contribution, enables false data injection attacks detection even if this belongs to the subspace spanned by the columns of the Jacobian matrix and in network areas with low measurement redundancy Second, state-of-the-art solutions consider correction of parameters or topology when measurements are free of error. However, how may one correct measurements if parameters or topology might be simultaneously in error? To solve this problem, a relaxed model is presented and solved iteratively in a continuous manner. Once identified and detected, cyber-attacks in parameters, topology and measurements are corrected. The proposed solution is based on a Taylor series relaxed, composed normalized error (CNE) hybrid approach with Lagrange multipliers. Validation is made on the IEEE-14 and IEEE-57 bus systems. Comparative results highlight the proposed methodology’s contribution to the current state-of-the-art research on this subject. Providing mitigation, response and system recovery capabilities to the state estimator with reduced computational burden, the proposed model and methodology have strong potential to be integrated into SCADA state estimators for real-world applications.

O aumento da demanda e a preocupação com as mudanças climáticas são importantes motivadores para as fontes de energia renováveis e a modernização da rede elétrica. A modernização da rede elétrica inteligentes (REI) ou smart grid, não somente possibilita as fontes de energia renováveis mas também abre portas à novas aplicações de grande impacto como a prevenção e restauração automática de falhas e a possibilidade dos consumidores terem grande controle sobre o consumo de eletricidade e atuação participativa no mercado de energia. De acordo com o Instituto Norte Americano de Pesquisas do Setor Elétrico, um dos principais desafios a ser enfrentado no desenvolvimento das REIs é relacionado a segurança cibernética dos sistemas. O cenário da segurança cibernética atual é caracterizado pela rápida evolução dos riscos e vulnerabilidades que impõe desafios para a confiabilidade, segurança e resiliência do setor elétrico. Neste contexto, estimadores de estado do sistema de potência são ferramentas críticas para a confiabilidade da rede, sob um cenário de observabilidade do sistema eles possibilitam o fluxo de potência do sistema e a análise de dados incorretos. Neste trabalho, ataques cibernéticos são modelados como injeção de dados incorretos em medidas, parâmetros e topologia do sistema. A metodologia proposta possibilita detecção de ataques mesmo se eles pertencerem ao subespaço ortogonal formado pelas colunas da matriz Jacobiana e em áreas do sistema com reduzida redundância de medidas. A solução proposta pelo estado da arte considera correções em parâmetros ou topologia quando medidas estão livres de erros. Porém, como pode-se corrigir medidas se parâmetros ou a topologia estão simultaneamente com erros? Para resolver este problema um modelo relaxado é proposto e resolvido iterativamente. Assim que detectado e identificado, ataques cibernéticos em parâmetros, topologia e/ou medidas são corrigidos. As contribuições específicas do trabalho são: cálculo do desvio padrão para pseudomedidas (iguais à zero) e medidas de baixa magnitude baseado em medidas correlatas e propriedades da covariância; modelo baseado em relaxação lagrangiana e erro composto de medida para identificação e detecção de ataques cibernéticos; estratégia hibrida de relaxamento iterativo (EHRI) para correção de ataque cibernético em parâmetros da rede de modo contínuo e com reduzido esforço computacional e metodologia baseada em ciclo holístico de resiliência para estimadores de estado sob ataques cibernéticos simultâneos em parâmetros, topologia e medidas. A validação é feita através dos sistemas de teste do IEEE de 14 e 57 barras, testes comparativos elucidam as contribuições da metodologia proposta ao estado da arte nesta área de pesquisa. Trazendo as capacidades de mitigação, resposta e recuperação ao estimador de estado com esforço computacional reduzido, o modelo e metodologia propostos tem grande potencial de ser integrado em SCADAs para aplicação em casos reais.