Resilient Adaptive Directional Overcurrent Protection for Inverter-Dominated Microgrids

Randibarnas, Fauzan (2026) Resilient Adaptive Directional Overcurrent Protection for Inverter-Dominated Microgrids. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
MS Thesis - Fauzan Randibarnas.pdf
Restricted to Repository staff only until 17 July 2027.

Download (6MB)

Arabic Abstract

تُحدث الزيادة المستمرة في اعتماد شبكات التوزيع النشطة على الموارد القائمة على المحوّلات الإلكترونية تباينًا كبيرًا في ملفات تيارات الأعطال عبر سيناريوهات التشغيل المختلفة، مما يجعل إعدادات ريلايات التدفق الاتجاهي الثابتة غير كافية لتحقيق حماية موثوقة، وفي حين يُعالج التطبيق التكيّفي القائم على مجموعات الإعداد المتعددة هذا التحدي، فإن اعتماده على اتصالات IEC 61850 يُعرّضه لهجوم تحويل مجموعة الإعداد الذي يُجبر الريلايات على تفعيل مجموعة إعداد خاطئة قد تُسبب سوء تنسيق الحماية أو قطع تيار زائف؛ ولمواجهة ذلك تقترح هذه الرسالة إطار RASGO (تحسين مجموعة الإعداد التكيّفي الصامد)، وهو منظومة حماية تكيّفية من مرحلتين، تقوم في المرحلة غير الآنية خوارزمية الخريطة ذاتية التنظيم بتجميع سيناريوهات التشغيل في مجموعات إعداد متجانسة استنادًا إلى تشابه ملفات تيارات الأعطال دون الحاجة إلى الترميز الاستنفادي، تليها مرحلة تحسين بخوارزمية GA+LP وفق قيد تنسيق الريلي الجديد الذي يضمن فترة تنسيق زمنية كافية بين الريلاي الرئيسي والاحتياطي لكل مجموعة ممكنة من سيناريوهات التشغيل ومجموعات الإعداد بصرف النظر عن مجموعة الإعداد التي يفعّلها المهاجم، بينما تعمل المرحلة الآنية على استخدام إطار IEC 61850 عبر رسائل R-GOOSE والقيد الوظيفي SG لمنع التعديل عن بُعد لقيم إعداد الريلايات الفردية، وقد تم التحقق من هذه المنظومة عبر محاكاة برمجية واختبارات مع أجهزة حقيقية في حلقة مغلقة باستخدام محاكٍ رقمي آني متصل بريلاي حماية مادي عبر بروتوكول IEC 61850 GOOSE، حيث أكدت النتائج أن منظومة RASGO تحافظ على التنسيق الكامل بين ريلاي الحماية الرئيسي والاحتياطي في ظروف التشغيل الطبيعية وجميع سيناريوهات الهجوم المختبرة، مما يُثبت فاعليتها وقابليتها للنشر العملي في الشبكات المهيمن عليها بمحوّلات الطاقة الإلكترونية.

English Abstract

The increasing penetration of inverter-based resources (IBRs) in active distribution networks (ADNs) creates highly variable fault current profiles across different Grid Operating Scenarios (GOSs), making fixed directional overcurrent relay (DOCR) settings inadequate. Adaptive protection using multiple Setting Groups (SGs) addresses this challenge, but its reliance on IEC 61850 communication exposes it to the Setting-Group Switching Attack (SGSA), in which an adversary forces relays to activate an incorrect SG, potentially causing relay miscoordination or false tripping. This thesis proposes RASGO (Resilient Adaptive Setting Group Optimization), a two-stage adaptive DOCR protection framework. In the offline stage, a Self-Organizing Map (SOM) groups GOSs into coherent SGs based on fault current similarity, eliminating the need for combinatorial enumeration. A GA+LP hybrid then optimizes relay settings subject to a novel All-scenario Relay Coordination (ARC) constraint, which guarantees adequate coordination time between primary and backup relays for every possible GOS–SG combination, regardless of which SG an adversary activates. In the online stage, an IEC 61850 framework using Routable GOOSE (R-GOOSE) and the SG functional constraint prevents remote modification of individual relay settings, limiting the attack surface to SG activation commands only. The proposed scheme is verified through software simulation and hardware-in-the-loop (HIL) validation using a real-time digital simulator interfaced with a physical protection relay via IEC 61850 GOOSE. Results confirm that RASGO maintains full primary-backup relay coordination under both normal conditions and all tested SGSA scenarios, demonstrating its effectiveness and practical deployability in inverter-dominated networks.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Engineering
Electrical
Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Thesis Advisor:
Muhammad Suhail Shaik,
Thesis Committee Members:
Mohamed Abido, Muhammad Khalid,
Depositing User: FAUZAN RANDIBARNAS
Date Deposited: 19 Jul 2026 04:47
Last Modified: 19 Jul 2026 04:47
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144660