Protecting the Future Grid: An Electric Vehicle Robust Mitigation Scheme Against Load Altering Attacks on Power Grids
本文提出一种基于鲁棒控制理论和线性矩阵不等式的电动汽车反馈控制器防御方案，利用H-2和H-infinity技术消除未知负荷篡改攻击影响，在新英格兰39节点电网上有效抵御800 MW攻击并保持电网稳定。
2023-08-15 cs.SY eess.SY
Stratospheric Grid: A Wireless Power Transfer Enabled HAP Network with Integrated Generation-Grid-Load-Storage Functions
针对传统高空平台难以全天候连续运行的问题，本文提出由无线能量传输互联、高空平台作为发-网-荷-储一体化节点的平流层能量网格，通过协同调度提升能量利用率与运行韧性，经案例验证有效并梳理了研究方向。
2025-11-18 cs.SY eess.SY
Energy transmission control for a Grid-connected modern power system Non-Linear loads with a Series Multi-Stage Transformer Voltage Reinjection with controlled converters
有效的能量传输方式是提高整个输电系统效率的关键因素。提出了许多方法来控制无功潮流，电压波动和功率因数的改善，所提出的变换器拓扑结构给出了一个非常显着的改善传输系统的性能，其中包括多级Transformers控制与控制变换器以及串联有源滤波器。总体控制策略包括多级电压再注入Transformer控制的变流器（MSVRITCC）将电压再注入电网以补偿电压和剩余参数以及潮流控制。所提出的拓扑结构提高了电网的安全性，灵活性，在达到所需的负载要求与电网的适应性，并降低了THD值到一个显着的值，并使控制的功率调节电路灵活，易于执行电网的电压补偿负载连接的应用。采用二进制控制来触发功率转换器电路，使控制变得更加简单。
2020-10-04 cs.SY eess.SY
A Multi-Head Convolutional Neural Network Based Non-Intrusive Load Monitoring Algorithm Under Dynamic Grid Voltage Conditions
近年来，非侵入式负载监控（NILM）由于其在节能和管理方面的潜力，已成为配电级能源管理系统的重要工具。然而，由于实时负载的高度可变性和变化的负载组成，智能建筑环境中的负载监测是具有挑战性的。此外，随着智能电表数据量和维度的增加，准确性和计算时间是关键的关注因素。鉴于这些挑战，本文提出了一种改进的NILM技术，在动态电网电压条件下使用多头（Mh-Net）卷积神经网络（CNN）。在所提出的CNN模型中引入了注意层，这有助于提高设备功耗的估计精度。所开发的模型的性能已被验证的实验室设置为多个器具集不同的功耗水平，动态电网电压下。此外，该模型的有效性已被验证广泛使用的UK-DALE数据，其性能已与现有的NILM技术进行了比较。结果表明，该模型准确地识别设备，功耗和他们的使用时间，即使在实际的动态电网电压条件。
2022-05-31 cs.SY eess.SY
Designing Grid-Aware Dynamic Specifications for Large Data Center Loads
针对大型数据中心负载的爬坡与振荡行为，提出基于惯量中心频率和频谱多面体近似的动态规范设计方法，并在WECC 179节点系统验证其有效性。
2026-09-17 cs.SY eess.SY
Compensation for reactive power and harmonic current drawn by a non-linear load in a pv-micro hydro grid
本文研究光伏-微型水电电网中非线性负载引起的电能质量问题，提出在公共耦合点集成并联有源电力滤波器，利用瞬时PQ理论和滞环电流控制进行无功与谐波补偿，将THD从7%降至2.96%。
2024-06-08 cs.SY eess.SY
Resilient Energy-Based Control for DC Data Centers under Grid and Load Disturbances
Siemens Foundational Technology（西门子基础技术）；Department of Electrical Engineering, State University of New York, Maritime College（纽约州立大学海事学院电气工程系）
本文提出了一种基于被动性的控制框架，用于供应非被动信息科技机架负载的AC-DC转换器，通过端口哈密顿公式利用系统总能量平衡推导出方法，在与非被动负载或电网扰动接口时，通过形状存储能量和注入虚拟阻尼，使转换器行为如同被动系统，从而保证闭环系统的渐近电压调节和严格能量耗散，无需假设电网电压或频率恒定。
2026-05-20 cs.SY eess.SY
Synthetic Time-Series Load Data via Conditional Generative Adversarial Networks
提出了一种用于生成合成时间序列传输级负载数据的框架。条件生成对抗网络用于学习每小时采样的为期一周的负载曲线的真实数据集的模式，并根据季节和所需负载类型按需生成独特的合成曲线。生成模型的广泛测试被执行以验证合成数据完全捕获真实负载的特性并且其可以用于下游电力系统和/或机器学习应用。
2021-07-08 cs.SY eess.SY
The Cheap Hours Don't Stay Cheap: Price-Chasing Data Centers Reshape Grids and Markets
本文研究了数据中心在电力市场中的负载调度影响，提出了一种详细的任务级调度框架，并通过案例研究展示了价格驱动调度对经济性和电网安全的影响及缓解措施。
2026-10-22 cs.SY eess.SY
Impact of Virtual Inertia on DC Grid Stability with Constant Power Loads
虚拟惯性是一种有效的控制方法，以衰减电压突变期间的过渡事件在低惯性直流电网。虽然已经提出了实现虚拟惯性的方法，但其对恒定功率负载（CPL）存在下的DC电网稳定性的影响仍然不清楚。在本文中，我们进行了严格的稳定性分析与CPL的虚拟惯性增强转换器供电的直流电网。我们推导出一个封闭形式的稳定性准则，可用于评估虚拟惯性对系统稳定性的影响，并证明，给定一组系统参数，可以提高一系列的虚拟惯性设计的直流电网供电CPL的稳定性。我们提供的最佳虚拟惯性，提高稳定性和最大虚拟惯性，不恶化稳定性的解析表达式。此外，我们提出了一个循序渐进的指导方针，设计一个稳定的直流电网与虚拟惯性。测试结果验证了分析。
2023-02-08 cs.SY eess.SY
The impact of load placement on grid resonances during grid restoration
本文研究电网恢复黑启动初期的谐振问题，通过分析频谱特性证明将负荷接入输电线路中间可最大化系统首次谐振的阻尼比，从而优化轻载电网的阻尼效果。
2024-02-14 cs.SY eess.SY math.DS
IoT-enabled Distributed Cyber-attacks on Transmission and Distribution Grids
本文提出一种分析物联网控制负载分布式网络攻击对电网影响的建模框架，通过双层优化分析配电与输电电网的 techno-economic 互动，并通过案例研究展示攻击对电网的潜在影响。
2017-06-22 cs.SY eess.SY
Survey of Load-Altering Attacks Against Power Grids: Attack Impact, Detection and Mitigation
本文综述电网负载篡改攻击（LAAs），分析其对输配电网络及电力市场的影响，总结基于模型、数据驱动及混合方法的检测定位方案与预防、反应性缓解技术，并指出未来研究方向。
2025-04-16 cs.SY eess.SY
Characterizing capacity of flexible loads for providing grid support
灵活负荷是未来平衡机构（BA）的一种资源，可帮助平衡电网中的供需。因此，它是感兴趣的BA知道有多少灵活性的负载的集合，以便成功地将灵活的负载到网格级资源分配。负载的灵活性受到其所有服务质量（QoS）要求的限制。在这项工作中，我们提出了一个灵活的负载集合的能力的表征。该表征是在参考信号的功率谱密度（PSD）方面。我们的表征的两个优点是：（i）它容易地允许BA使用用于灵活负载的资源分配的表征，以及（ii）它允许用于灵活负载的集合的功率和能量容量的精确定义。
2020-05-04 cs.SY eess.SP eess.SY
Managing Risks from Large Digital Loads Using Coordinated Grid-Forming Storage Network
针对AI数据中心引发的大型数字负荷波动问题，提出通过协调构网型储能网络的双层控制策略来保障电网稳定，无需昂贵的电网升级。
2025-08-14 cs.SY eess.SY
Small-Signal Stability Impacts of Load and Network Dynamics on Grid-Forming Inverters
本文通过特征值分析研究了负载模型和网络动态表示对构网型逆变器与同步发电机小信号稳定性及最大负载能力的影响，揭示了网络表示在不同负载模型下对稳定区域具有决定性作用。
2024-02-26 cs.SY eess.SY
To Defer or To Shift? The Role of AI Data Center Flexibility on Grid Interconnection
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文研究AI数据中心灵活性对电网互联的影响，通过建模评估其对发电、成本和拥堵的影响，发现灵活性不总是降低所需发电容量，且延迟AI计算会减少电网压力但边际效益递减。
2026-04-07 cs.SY eess.SY
A Cyber Insurance Policy for Hedging Against Load-Altering Attacks and Extreme Load Variations in Distribution Grids
本文提出一种网络安全保险框架，通过VaR和TVaR评估方法，针对分布电网中负荷改变攻击和极端负荷波动导致的额外运营成本进行风险对冲。
2025-11-29 cs.SY eess.SY
Customer Engagement Plans for Peak Load Reduction in Residential Smart Grids
Lahore University of Management Sciences（拉合尔管理科学大学）；Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学）
本文提出并研究了通过电网运营商对客户负载设置进行干预以削减峰谷负荷的客户参与计划，提出了两种计划类型：恒定偏差计划和比例偏差计划，并探讨了其在不同客户需求下的适用性。
2015-02-13 cs.SY eess.SY
Voltage Ride-Through in Large Loads- A Dual PQ Approach
Lancium（兰修姆公司）
本文研究了大负载（如人工智能数据中心）在电网暂态扰动中的电压穿越能力，提出双PQ方法以弥补传统无功补偿的不足，分析了极端电压跌落导致负载断开的风险。
2026-05-01 cs.SY eess.SY
Cyber-Physical Co-Simulation of Load Frequency Control under Load-Altering Attacks
针对负荷改变攻击尤其是动态负荷改变攻击对电网稳定性的威胁，本文提出一种开源的电网与通信网络信息物理联合仿真环境，可实现电网保护机制建模并支撑具体场景下的攻击全面分析。
2025-08-01 cs.CR cs.SY eess.SY
Short-Term Forecasting of Thermostatic and Residential Loads Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks
本文研究了智能电网中恒温负荷的物联网设备建模，构建了基于长短期记忆循环神经网络的短期负荷预测模型，并利用仿真平台和住宅数据集验证了其有效性。
2024-12-20 cs.SY eess.SY
Dynamic Voltage Restorer (DVR) For Protecting Hybrid Grids
动态电压恢复器（DVR），由于一些重要的原因，用于保护负载特别是关键负载免受一些电能质量问题，如凹陷，隆起，谐波和故障。快速暂态响应是补偿电压质量的一个不可避免的因素。不同的控制拓扑结构已被应用于该设备。在该项目中，部署DVR以保持与电网和风力涡轮机并联连接的关键负载。已经考虑了几种情况下的电能质量问题。已在MATLAB/Simulink中实现的建议系统的仿真结果显示DVR是如何有效地保护负载。
2020-06-30 cs.SY eess.SY
A Hardware-in-the-Loop Experimental Testbed using Air Conditioners for Grid Balancing
本文构建了一个使用空调的硬件在环实验测试平台，并与仿真平台联动以扩大负荷群规模，验证了小负荷集合体参与电网平衡的可行性。
2024-11-07 cs.SY eess.SY
Dynamic Load Altering EV Attacks Against Power Grid Frequency Control
在应对气候变化的必要性的推动下，电动汽车（EV）正在部署，以利用其减少交通部门产生的排放的能力。这种部署使电网容易受到通过电动汽车基础设施的攻击。本文从攻击者的角度出发，提出了一种通过操纵电动汽车充电来破坏电网稳定的动态负载改变策略。该攻击是基于反馈控制理论制定的，即，设计基于线性矩阵不等式（LMI）的攻击。在建立了稳定性度量和控制器设计之后，我们展示了我们对昆都尔2区域网格的攻击方法。攻击场景包括由攻击者控制的200 MW EV负载的上限。然而，结果表明，即使有这种限制，攻击者也会成功地将电网推向不稳定和停电。
2022-07-20 cs.SY eess.SY
The Creation and Validation of Load Time Series for Synthetic Electric Power Systems
模拟实际电网的功能和统计特性的合成电力系统已经被开发出来，以促进研究人员对公共系统模型的访问。发展时间序列来代表这些合成系统的不同操作条件将扩展合成电力系统应用的潜力。本文提出了一种方法来创建合成时间序列的总线级负载使用公开的数据。提供全面的验证指标，以确保合成时间序列数据的质量是足够现实的。本文还包括一个示例应用程序，其中的方法是用来构建负载的情况下，10,000总线的合成情况。
2019-11-16 cs.SY eess.SY
Grid Capacity Expansion under Data Centers and Electrified Manufacturing Large Loads
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；TotalEnergies Research & Technology USA, LLC（道达尔能源美国研究与技术有限责任公司）
针对数据中心和电气化制造带来的大负荷，提出多周期电网容量扩展模型，优化发电、储能和输电投资，并通过ERCOT系统七年的案例分析验证模型有效性。
2026-05-29 cs.SY eess.SY
Analysis of Load-Altering Attacks Against Power Grids: A Rare-Event Sampling Approach
通过操纵成千上万的物联网（IoT）使能的高瓦数电器（例如，WiFi控制的空调），大规模的负载改变攻击（LAA）可能会导致电网运营严重中断。在这项工作中，我们提出了一种罕见事件采样的方法来识别LAAs，导致关键的网络故障事件（定义为激活电网应急响应（ER））。所提出的采样器被设计为“跳过”不太感兴趣的LAA实例（即，不触发网络故障的那些），从而显著降低了识别有影响的LAA的计算复杂度。我们进行广泛的模拟LAAs使用昆都尔两区域系统（KTAS）的电力网络，同时采用稀有事件采样器。这些结果有助于我们识别攻击者可以发起最具影响力的攻击的受害者节点，并深入了解LAA的空间分布如何触发ER的激活。
2022-05-06 cs.SY eess.SY
Voltage and Frequency Stability Analysis of Transmission Power Grids with EV Charging Stations
King Fahd University of Petroleum & Minerals (KFUPM)（国王法赫德石油与矿物大学）；Interdisciplinary Research Center for Sustainable Energy Systems (IRC-SES), KFUPM（可持续能源系统交叉研究中心）；SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, KFUPM（沙特数据与人工智能局-国王法赫德石油与矿物大学人工智能联合研究中心）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；RMIT University（皇家墨尔本理工大学）
研究电动汽车充电站作为动态负荷对输电网电压和频率稳定性的影响，通过在IEEE-9和IEEE-39节点系统上仿真分析其稳定性挑战。
2026-05-26 cs.SY eess.SY
Scheduling Feasibility of Energy Management in Micro-grids Based on Significant Moment Analysis
C3 IoT；School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院）
本文研究微电网中电力负荷的运行与调度，提出显著时刻分析方法，通过动态模型评估调度可行性并预测供电能力，解决电力不足时的不足量和时间预测问题。
2016-10-02 cs.SY eess.SY
Definition of Static and Dynamic Load Models for Grid Studies of Electric Vehicles Connected to Fast Charging Stations
电动汽车的不断发展需要电力系统分析，以调查电动汽车同时充电在多大程度上导致网络运行降级，并验证对策的有效性。为了降低复杂性和CPU时间，执行这些分析的常见方法包括用恒定的PQ负载替换电动汽车及其充电站。然而，这种方法是不准确的，因为这些元件吸收的功率实际上不仅取决于电压，还取决于充电状态、充电方法、电池组的阴极化学以及电动车辆和充电站中的转换器控制。综合考虑这些因素，本文提出了一种新的电动汽车快速充电站静态负荷模型和基于矢量拟合的动态负荷模型。这些计算效率高的表示可以取代电动汽车的标准恒定PQ负载模型，以更准确地评估其在静态和动态电网研究中的影响。IEEE14系统的仿真结果表明，通过增加车队的电动汽车的修改证明了所提出的模型的准确性，并突出了在某些情况下，作为一个恒定的PQ负载的标准电动汽车表示的缺点。
2023-02-08 cs.SY eess.SY
An Electric Vehicle Control Strategy to Mitigate Load Altering Attacks Against Power Grids
本文提出一种基于电动汽车的防御机制，利用H-infinity控制器和线性矩阵不等式减轻针对电网的负荷篡改攻击，在New England 39-bus电网上有效消除了800 MW攻击影响并维持电网稳定性。
2023-10-23 cs.SY eess.SY
Load Frequency Control of Solar PV and Solar Thermal Integrated Micro grid using Narma-L2 Controller
本文提出了一种新的方法，负载频率控制的微电网集成太阳能光伏和太阳能热发电机。基于自回归滑动平均算法（NARMA）的非线性自适应控制器被用来控制系统的频率。这种控制器的目的是调节和最小化由于负载变化引起的频偏。此外，一种新的元启发式方法，称为修改鲸鱼优化算法（MWOA）用于创建一个最佳的PID控制器用于频率控制。最后，提出的NARMA-L2控制器，WOA整定PID控制器和传统的PID控制器之间的比较研究。从一系列的实验，它的结论是，建议NARMA-L2控制器优于其他技术的频率控制，并给出了最好的结果，在超调量和建立时间。
2020-04-13 cs.SY eess.SY
Coordinating Distributed Energy Resources for Reliability can Significantly Reduce Future Distribution Grid Upgrades and Peak Load
该研究通过潮流驱动的仿真—优化比较集中式可靠性优化与本地成本最小化 DER 控制，证明面向可靠性的协调可大幅减少变压器违规、峰值负荷及未来电网升级。
2023-06-14 cs.SY eess.SY
Distributed Real-Time Power Balancing in Renewable-Integrated Power Grids with Storage and Flexible Loads
University of Toronto（多伦多大学）；University of Ontario Institute of Technology（安大略理工大學）
本文研究了含储能和柔性负荷的可再生能源整合电力电网的实时功率平衡问题，提出了一种集中式解决方案和分布式算法，降低计算和通信开销，并证明其在存储容量增大和传统发电机调峰约束放宽时渐近最优。
2016-06-03 cs.SY eess.SY
Grid Topology Optimization for Congestion Management Under High Renewable Penetrations and Discrete Load Growth
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Energy Transmission Competence Hub (Etch) - EnergyVille（能源传输能力中心（Etch）- 能源村）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文提出一种方法，通过LPAC近似和AC可行性检查，在IEEE 118节点系统中识别少量高价值母线拓扑，在离散负荷增长下降低发电成本最多0.147%，为系统运营商提供实用选择方案。
2026-09-16 cs.SY eess.SY
Load Frequency Control For Distributed Grid Power System Single Area & Multi-area System
Amity University, Noida, India（印度诺伊达阿米提大学）
本文提出了一种分布式控制方案用于电力系统的负荷频率控制，通过仿真验证了在包含两个发电单元和多个可变负荷单元的系统中，控制方案的鲁棒性和可靠性。
2014-05-12 cs.SY eess.SY
Operational Risks in Grid Integration of Large Data Center Loads: Characteristics, Stability Assessments, and Sensitivity Studies
本文针对AI驱动下大型数据中心负荷波动加剧电网承压的问题，提出基于类能流的暂态稳定性评估和基于状态矩阵的小信号稳定性评估方法，经IEEE 68节点模型验证可提升并网风险感知能力。
2025-10-28 cs.SY eess.SY
A Novel Grid-forming Voltage Control Strategy for Supplying Unbalanced Microgrid Loads Using Inverter-based Resources
针对蓄电池储能系统，提出了一种新的并网电压控制策略，以保证系统在负载不平衡时三相输出电压保持平衡。提出了一种基于静止参考坐标系（$αβ$）的控制方案来调节正序和负序电压。与传统的基于旋转坐标系（$dq$）的控制方案相比，该方案具有更好的动态性能。然后，我们分析了系统的零序网络，并提出了增加一个接地Transformer到Y/Yg连接的输出Transformer，以进一步减少在公共耦合点的电压不平衡。仿真结果表明了所提出的电压控制方案的有效性能。在此基础上，推导了不同输出Transformer配置下的功率-电压不平衡曲线，建立了微网功率调度中功率不平衡极限与电压不平衡极限之间的关系。
2021-11-22 cs.SY eess.SY
Scalable Learning for Optimal Load Shedding Under Power Grid Emergency Operations
Department of Electrical and Computer Engineering The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系）
对突发事件的有效和及时响应对于增强电网的弹性至关重要。考虑到级联传播的快速、复杂过程，由于计算复杂性和通信延迟问题，在大规模网络中难以实现诸如最优减载（OLS）的校正动作。本文提出了一种基于离线神经网络（NN）的OLS学习方法，通过离线训练构建各种潜在事故情景下的最优切负荷决策规则。值得注意的是，拟议的基于NN的OLS决策是完全分散的，使各个负载中心能够使用现成的本地测量结果对特定的应急情况做出快速反应。IEEE 14节点系统的数值研究表明，我们的可扩展的OLS设计的有效性，实时响应严重的电网紧急事件。
2022-01-27 cs.LG cs.SY eess.SY
Demand Response Management For Power Throttling Air Conditioning Loads In Residential Smart Grids
Lahore University of Management Sciences（拉合尔管理科学大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本文提出一种算法以减少住宅智能电网中空调使用带来的高峰负荷影响，通过模拟发现增加一个额外的电力状态可显著降低高峰负荷，但随着状态数增加，可减少的高峰负荷逐渐减少。
2014-08-06 cs.SY eess.SY
Plug-and-Play Model Predictive Control for Load Shaping and Voltage Control in Smart Grids
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一种用于处理智能电网中即插即用充电请求的预测控制器，通过分层控制方案优化系统成本，实现负载整形与电压控制。
2016-06-21 cs.SY eess.SY
Large-Signal Stability Criteria in DC Power Grids with Distributed-Controlled Converters and Constant Power Loads
随着电力电子装置的广泛应用，未来电力系统可能会出现大的扰动和不稳定。然而，稳定性准则仍然是一个未解决的难题，因为传统的小干扰稳定性分析不适用于电力电子使能的电力系统时，发生大的干扰，如故障，脉冲功率负载，或负载切换。为了解决这个问题，本文提出了第一次严格推导的大信号稳定性的DC微电网与分布式控制的DC-DC功率转换器的充分标准。设计并考虑了一种新型的闭环变换器控制器。此外，本文首次证明了著名的和经常被引用的布雷顿-莫泽混合势理论（发表于1964年）是不完整的。通过算例分析，说明了Brayton-Moser混合势理论的缺陷，并验证了所提出的新稳定性判据的有效性.
2020-05-25 cs.SY eess.SY
Distributed Droop-Free Control of Grid-Forming Inverters with Dynamic Line and Load Modeling
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一种暂态感知的无下垂分布式控制框架，用于构网型逆变器，通过动态线路和负荷建模实现功率比例分配与调节，在弱电网中改善暂态性能。
2026-09-09 cs.SY eess.SY
Occupancy-Driven Stochastic Decision Framework for Ranking Commercial Building Loads
为了将建筑物运营有效地整合到电网不断发展的需求响应计划中，关于使用建筑物电器进行电网服务的实时决策必须优于多个标准，从附加值到居住者的舒适度到电网服务的质量。在本文中，我们提出了一个数据驱动的决策支持框架，动态排名负载控制方案在商业建筑，解决多个决策标准（如居住舒适度，网格服务质量）的需求下，占用模式的不确定性。我们采用了一种随机多标准决策算法，最近应用于优先考虑住宅开/关负载，并将其扩展到i）复杂的负载控制决策（例如，调光的灯光，改变区域温度设定点）在商业建筑;和ii）分区占用模式的系统集成，以准确地识别短期电网服务机会。我们评估的性能框架削减空调，照明和插头负载在一个多区域的办公楼的一系列设计选择。一个原型系统，集成了一个互动的\textit{Data Analytics and Visualization}前端的帮助下，我们展示了一种方法，为建筑运营商监测能源消耗的灵活性，并通过解释排名背后的理由，发展信任的决策建议。
2021-03-21 cs.SY eess.SY
Exploring the Effects of Load Altering Attacks on Load Frequency Control through Python and RTDS
本研究通过Python和RTDS模拟静态与动态场景，分析了负载篡改攻击对负载频率控制的影响，提出基于特征值的稳定性评估方法，揭示了影响电网韧性的关键参数。
2025-06-26 cs.CR cs.SY eess.SY
Grid-Edge Energy-Flexible Technologies: A Comparative Analysis Across Generators, Loads, and Energy Storage Systems
本综述全面探讨现代电力系统中能源柔性的定义、三类核心技术（发电机、储能系统、负荷）的机制与特性，分析其在可再生能源并网中的作用，为优化能源柔性提供路线图。
2025-08-19 cs.SY eess.SY
Smart Fridge / Dumb Grid? Demand Dispatch for the Power Grid of 2020
Univ. of Florida（佛罗里达大学）；Telecom Paristech（巴黎高等电信学院）；Inria/ENS（法国国家信息与自动化研究所/巴黎高等师范学院）
本文探讨2020年电网需求调度所需的智能水平，指出通过单向通信即可实现冰箱和水池泵的辅助服务，电网层面需更少的智能。
2015-09-04 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Net-Load Balancing in Smart Grids with High PV Penetration
University of Southern California（南加州大学）；US Army Research Lab（美国陆军研究实验室）
本文提出一种统一的最优网载平衡框架，结合负载和太阳能削减，解决高光伏渗透率下供需不匹配问题，通过近似算法和公平性机制实现高效平衡。
2018-04-03 cs.DS cs.SY eess.SY
Load Shaping Based Privacy Protection in Smart Grids: An Overview
由智能电表（SM）收集的细粒度能源使用数据是智能电网（SG）的关键组成部分之一。虽然收集这些数据提高了SG的效率和灵活性，但也对消费者的隐私构成了严重威胁。通过非侵入式设备负载监控（NALM）等技术，这些数据可用于识别正在使用的设备，从而披露消费者的私人生活。在文献中已经提出了各种方法来保护消费者隐私。本文重点研究负载整形（LS）方法，该方法通过家庭设施来改变消费数据，以确保隐私。概述了隐私保护技术，以及用于隐私保护的LS方法、隐私措施和家庭设施的启发式方法，以深入分析这些方法在智能电网系统中的有效性和适用性。最后，对智能电网中隐私保护的研究方向进行了展望。
2020-01-18 cs.CR cs.SY eess.SY
High Tension Lines: Predicting robustness of high-voltage power-grids to cascading failure using network embedding
本文探讨了图嵌入方法是否可以作为一种工具来分析网络科学框架内的电网的鲁棒性。本文重点介绍了应变提升拉伸弹簧嵌入（SETSe）算法，并将其与node2vec和Deep Graph Infomax进行了比较，并测量了平均边缘容量和线负载。测试了这五种方法在随机攻击下预测网络巨型组件崩溃点的能力。该分析使用了七个电网网络，从14到2000个节点不等。总的来说，通过加载网络的边缘以具有一定范围的容差并将网络容量集中到较少的边缘中，为每个网络创建了3456个负载简档。为每个负载配置文件生成100个随机攻击序列，并记录每个配置文件的巨型组件崩溃所需的平均攻击次数。然后比较所有五种方法中每个载荷曲线的嵌入值与平均崩溃点之间的关系。据发现，只有SETSe和线路负载表现良好的代理与$R^2 = 0.89$的两个措施的鲁棒性。当在时间序列正常操作条件下进行测试时，线路负载表现非常好（$R=0.99$）。然而，SETSe算法通过利用其方法局部平滑和节点特征的全局加权来提供可解释的地理嵌入，从而提供对电网状态的有价值的定性洞察。本文表明，图表示算法可以用来分析网络特性，如级联故障攻击的鲁棒性，即使当网络嵌入在节点级。
2021-05-27 cs.SY eess.SY
Learning-Enabled Adaptive Voltage Protection Against Load Alteration Attacks On Smart Grids
本文提出基于深度强化学习的自适应电压保护系统，通过对抗训练学习识别隐蔽负荷篡改攻击并动态调整保护阈值，理论证明与硬件在环实验验证其能有效防止智能电网停电。
2024-11-21 cs.CR cs.GT cs.SY
DC power grids with constant-power loads -- Part I: A full characterization of power flow feasibility, long-term voltage stability and their correspondence
在这两部分的论文中，我们开发了一个统一的框架，用于分析具有恒定功率负载的直流电网的潮流方程的可行性。在本文的第一部分中，我们提出了一个详细的介绍，这样的电网的潮流可行性的问题，并选择一个理想的操作点，满足潮流方程的相关问题。我们介绍并确定所有的长期电压半稳定的工作点，并表明，存在一个一对一的对应关系，这样的工作点和恒定的功率需求的潮流方程是可行的。这些工作点可以通过求解初值问题来找到，并且这些工作点的参数化也被获得。此外，我们给出了所有可行功率需求的集合的一个完整的刻画，并给出了这个集合的凸性的一个新的证明。此外，我们提出了一个必要和充分的LMI条件下的可行性的一个向量的功率需求在小扰动，这扩展了文献中的必要条件。
2020-11-18 cs.SY eess.SY
Exploring the Impacts of Power Grid Signals on Data Center Operations using a Receding-Horizon Scheduling Model
数据中心（DC）可以通过帮助吸收可再生能源（例如，风能和太阳能），因为它们能够在空间和时间上转移电力负载。然而，为了利用这种负荷转移的灵活性，有必要了解电网信号（碳信号和市场价格/负荷分配）如何影响DC操作。这里出现的一个障碍是缺乏计算易处理的DC操作模型，该模型可以捕获在DC和电网的接口处出现的目标、约束和信息流。为了解决这一差距，我们提出了一个后退地平线资源管理模型（混合整数规划模型），捕获DC调度程序和网格之间的资源管理层，同时占逻辑约束，不同类型的目标，并预测传入的工作配置文件和可用的计算能力。我们使用我们的模型来进行基于Microsoft Azure和MISO的公共数据的广泛案例研究。我们的研究表明，DC可以提供显着的时间负荷转移的灵活性，从而减少碳排放和峰值需求收费。模型和案例研究以易于使用的Julia代码形式共享。
2022-12-14 cs.SY eess.SY
