[论文解读] Vulnerability Assessment of Large-scale Power Systems to False Data Injection Attacks

Zhigang Chu, Jiazi Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2017

Smart Grid Security and Resilience参考文献 26被引用 3

一句话总结

本文提出一种改进的Benders分解（MBD）算法，以高效评估大规模电力系统在最大化目标输电线路潮流的虚假数据注入（FDI）攻击下的脆弱性。与依赖混合整数重构的先前方法不同，MBD通过利用对偶性避免了二元变量，从而能够在具有数千个母线的系统（如2383母线波兰系统）上可扩展地求解攻击者-防御者双层规划问题，并揭示出受阻塞的线路极易受到溢出攻击。

ABSTRACT

This paper studies the vulnerability of large-scale power systems to false data injection (FDI) attacks through their physical consequences. Prior work has shown that an attacker-defender bi-level linear program (ADBLP) can be used to determine the worst-case consequences of FDI attacks aiming to maximize the physical power flow on a target line. This ADBLP can be transformed into a single-level mixed-integer linear program, but it is hard to solve on large power systems due to numerical difficulties. In this paper, four computationally efficient algorithms are presented to solve the attack optimization problem on large power systems. These algorithms are applied on the IEEE 118-bus system and the Polish system with 2383 buses to conduct vulnerability assessments, and they provide feasible attacks that cause line overflows, as well as upper bounds on the maximal power flow resulting from any attack.

研究动机与目标

• 解决现有方法在评估大规模电力系统中虚假数据注入（FDI）攻击时的可扩展性局限性。
• 开发一种通用算法，无需将攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP）转换为混合整数线性规划（MILP）即可求解。
• 评估大型系统（特别是IEEE 118母线系统和2383母线波兰系统）在针对线路溢出的FDI攻击下的脆弱性。
• 研究系统整体阻塞程度如何影响FDI攻击的严重性和可行性。
• 为系统运营商提供可操作的见解，通过针对性的线路限值和测量保护措施提升系统韧性。

提出的方法

• 提出一种改进的Benders分解（MBD）算法，利用对偶性理论将攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP）转化为单层问题。
• 通过使用对偶性，将第二层最优潮流（DCOPF）替换为其KKT条件，从而在重构过程中避免引入二元变量。
• 通过一系列标准线性规划求解所得问题，实现对具有数千个母线的大规模系统的可扩展求解。
• 直接将MBD算法应用于ADBLP，无需预先转换为混合整数规划，从而保持计算可处理性。
• 采用列与约束生成方法，迭代优化主问题和割平面生成，确保收敛至最优解。
• 在IEEE 118母线系统和2383母线波兰系统上，针对不同攻击资源约束和阻塞水平验证了该方法的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 改进的Benders分解算法是否能够在不将问题转换为混合整数线性规划的情况下求解大规模攻击者-防御者双层规划问题？
• RQ2 输电线路在虚假数据注入攻击下的脆弱性如何随系统阻塞水平变化？
• RQ3 在大型电力系统中，哪些线路在FDI攻击下最易因过载而崩溃，而哪些结构特征使其具有免疫性？
• RQ4 攻击资源约束（如负荷转移的l1-范数）在多大程度上影响目标线路上可实现的最大潮流？
• RQ5 所提出的方法是否能比现有方法（如行生成或差异最大化）提供更紧的攻击后果边界？

主要发现

• 改进的Benders分解（MBD）算法成功求解了2383母线波兰系统的ADBLP，克服了混合整数重构的不可行性，以及先前算法（如行生成和行与列生成）的局限性。
• 攻击前已处于阻塞或重载状态的线路对FDI引起的溢出高度敏感，几乎所有此类线路在最优攻击策略下均易受攻击。
• 辐射形线路（如IEEE 118母线系统中的线路176）由于其固有结构配置，可天然防止潮流超过线路限额，因此对溢出攻击具有免疫性。
• 即使非阻塞线路（如IEEE 118母线系统中的线路141和波兰系统中的线路2110）在FDI攻击下也可能发生过载，表明其脆弱性范围比以往认为的更广。
• 随着系统整体阻塞程度增加（通过提高线路容量实现），在攻击下目标线路可实现的最大潮流也随之增加，表明阻塞程度较低的系统可能对相同攻击资源更具脆弱性。
• 攻击向量的l1-范数可作为l0-范数（受控母线数量）的有效代理，且增加负荷转移能力可减少发动成功攻击所需的母线数量，揭示了可检测性与资源使用之间的权衡。