DETECTION OF FALSE DATA INJECTION ATTACKS AGAINST OPTIMAL POWER FLOW IN POWER SYSTEMS

DETECTION OF FALSE DATA INJECTION ATTACKS AGAINST OPTIMAL POWER FLOW IN POWER SYSTEMS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 17 January 2022.

Download (1MB)

Arabic Abstract

حظي األمن السيبراني ألنظمة الطاقة الحديثة باهتمام كبير بسبب تصاعد الهجمات اإللكترونية على أنظمة الطاقة. أدت مثل هذه الهجمات إلى انفجار روسي المعروف ب (TNT) Trinitrotoluene في عام 1982، وانفجار مولد في الواليات المتحدة األمريكية في عام 2007 ، وانفجار شركة النفط تركي في عام 2008 ، ومشكلة توليد وتوزيع الطاقة في المملكة العربية السعودية وقطر في عام 2012 ، وانقطاع التيار الكهربائي في أوكرانيا في عام .2015 لقد قمنا بتحليل تأثير هجمات حقن البيانات الزائفة على تكلفة توليد الطاقة والمكون المادي ألنظمة الطاقة. لقد أدخلنا استراتيجية جديدة FDIA تهدف إلى زيادة تكلفة توليد الطاقة إلى الحد األقصى واقترحنا نظام الكشف والوقاية المستند إلى القواعد جدوى الهجمات والكشف عنها ومنعها يتم عرض األنظمة باستخدام المحاكاة. وتم استخدام Metaheuristics للعثور على أهداف الهجوم المناسبة وتنفيذ FDIA . لقد وجدنا أن الهجمات قادرة على زيادة تكلفة توليد نظام الطاقة بنسبة تصل إلى 15.6٪ و 45.1٪ و 60.12٪ و 74.02٪ على أنظمة 6 -busو 9 -busو 30 -busو 118 bus. على التوالي. لقد تم استخدام مقاييس الدقة لتقييم أداء الكشف والوقاية المستندة إلى القواعد النظام. لقد وجدنا أن معدالت السلبيات الكاذبة تصبح منخفضة بشكل ملحوظ مع زيادة قيمة عتبة طلب الحمل τpd. على وجه التحديد ، تقترب معدالت FN من 0 عندما و-bus 9 و IEEE 6-bus ألنظمة τpd> 1200MW و pd> 150MW و pd> 300MW وτpd> 130MW 30 -busو 118 -busعلى التوالي.

English Abstract

Cyber-security of modern power systems has captured a significant interest due the the surge in cyber-attacks on power systems. Such attacks lead to the Russian Trinitrotoluene (TNT) explosion in 1982, the USA generator explosion in 2007, the Turkey oil explosion in 2008, energy generation and distribution problem in Saudi Arabia and Qatar in 2012, and the Ukraine blackout in 2015. We have analyzed the impact of False Data Injection Attacks (FDIA) on the cost of power generation and the physical component of the power systems. We have introduced a new FDIA strategy that intends to maximize the cost of power generation and proposed a rule-based detection and prevention system. The viability of the attacks and the detection and prevention systems is shown using simulations. Metaheuristics are used to find the suitable attack targets and execute the FDIA. We have found that the attacks are capable of increasing the power system generation cost by up to 15.6%, 45.1%, 60.12%, and 74.02% on the 6-bus, 9-bus, 30-bus, and 118-bus systems, respectively. Accuracy metrics are used to evaluate the performance of the developed rule-based FDIA detection and prevention system. We have found that the False Negatives (FN) rates become significantly low as the value of load demand threshold τpd increases. Specifically, the FN rates approaches 0 when τpd > 130MW, τpd > 300MW, τpd > 150MW, and τpd > 1200MW for the standard IEEE 6-bus, 9-bus, 30-bus, and 118-bus systems respectively.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Department: College Of Computer Sciences and Engineering > Computer Engineering Dept
Committee Advisor: Felemban, Muhamad
Committee Members: Sheltami, Tarek and Osais, Yahya
Depositing User: SANI UMAR (g201706410)
Date Deposited: 18 Jan 2021 06:03
Last Modified: 18 Jan 2021 06:03
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141820