A Machine-learning based Probabilistic Perspective on Dynamic Security Assessment
概率安全评估和实时动态安全评估（DSA）有望更好地处理系统运行的风险。目前的安全评估方法可能需要许多时域模拟的一些稳定性现象是不现实的实时。监督机器学习有希望预测DSA，因为它们的预测是立即可用的。分类器在操作条件下进行离线训练，然后实时用于识别不安全的操作条件。然而，分类器的预测有时可能是错误的和危险的，例如，如果错过了警报。分类器的概率输出进行了更详细的探讨，并提出了概率安全评估。集成分类器的训练和校准离线使用普拉特缩放提供准确的概率估计的输出。训练数据库中的不平衡和成本偏度解决策略，提出了考虑错过的警报是显着比假警报更糟糕。随后，通过应用成本敏感学习，可以在实时操作中进行风险最小化的预测。通过对法国输电网的真实数据集和使用静态安全指标的IEEE 6总线系统的案例研究，展示了所提出的方法如何减少不准确的预测和风险。对意外事故的可能性的敏感性进行了研究，以及对预期的停电成本。最后，展示了几种突发事件和操作条件的可扩展性。
2020-10-06 cs.SY eess.SY
Frequency Security Assessment in Power Systems With High Penetration of Renewables Considering Spatio-Temporal Frequency Distribution
Hohai University（河海大学）；Tsinghua University（清华大学）；Wuhan University（武汉大学）
本文提出一种基于有效节点惯性参数的频率安全评估方法，通过分析暂态扰动下的频率特性，提出系统级频率安全指标并验证其有效性。
2026-04-29 cs.SY eess.SY
Dynamic Security Assessment of Small-Signal Stability for Power Systems using Windowed Online Gaussian Process
由于电网的演化特性和模型的不确定性，电力系统的在线稳定评估一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在为电力系统吸引域的实时估计提供一个理论框架。通过分析和学习给定时间段内的测量数据，开发了一种加窗在线高斯过程（GP）方法，以提供实时的安全评估，并量化测量误差和电力系统的动态演化所造成的不确定性。此外，进行了理论分析，以确保会议水平的估计吸引区域。最后，在一个含$9$母线和$3$发电机的微电网模型上进行了数值仿真，验证了所提方法的有效性.所提出的在线评估方法有助于提高人类操作员的态势感知，从而在紧急情况发生前采取补救措施。
2019-11-24 cs.SY eess.SY
Digital Twin for Real-Time Security Assessment and Flexibility Activation in the Bornholm Distribution System
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
本文提出基于数字孪生的实时安全评估与灵活性激活方法，通过整合网络拓扑和智能电表数据，在Bornholm配电网中验证了优化方法对电压约束的缓解效果，提升了系统安全性和运行效率。
2026-04-14 cs.SY eess.SY
Impact of Wind Generation on Risk-based Security Assessment of Power System
本文在规划场景下研究风电对电力系统基于风险的安全评估的影响，结合穷举法与非序贯蒙特卡洛法在IEEE 39节点系统开展OPF分析，提出新型安全指标，明确了风电水平对系统安全的影响及关键元件、最坏风电阈值。
2025-05-21 cs.SY eess.SY
Graph Neural Network Framework for Security Assessment Informed by Topological Measures
在电力系统中，安全评估（SA）在确定正常情况下和某些突发情况下的安全运行方面起着关键作用。该模型以电气变量作为输入变量，根据事故情景下的可靠性准则，主要用于指示电力系统运行的安全性和不安全性。在这种方法中，特征是网格格式的数据，其中特征与网络拓扑的任何知识之间的关系是不存在的。此外，传统的和常见的模型，如神经网络（NN），不适用，如果输入变量是在图形格式的结构。因此，本文研究了图神经网络（GNN）框架中的安全分析，GNN模型将网络连接和节点的邻居的影响力进行评估。在这里，输入特征是表示电气和结构状态中的不同网络条件的分离的图。网络中心性度量定义的拓扑特征被添加到表示网络结构属性的特征向量中。该模型在IEEE 118节点系统中进行了电压静态安全评估（SSA）仿真。性能指标验证了基于GNN的模型的效率相比，传统的NN模型表示，包含在图数据中的信息提高分类器的性能，因为GNN模型有利于邻居的功能。此外，基于GNN的模型优于进行鲁棒性和灵敏度分析时确定。所提出的方法不限于一个特定的任务，并可以扩展到其他安全评估与不同的关键变量，如动态分析和频率标准，分别。
2023-01-30 cs.SY eess.SY
Application of Machine Learning for Online Dynamic Security Assessment in Presence of System Variability and Additive Instrumentation Errors
在过去的几十年里，大规模停电事件的发生使得有必要在电网安全评估领域进行广泛的研究。同步相量技术利用相量测量单元（PMU）的测量数据，可以在线进行动态安全评估（DSA）。然而，DSA的现有应用受到系统条件的可变性和未计及的测量误差的挑战。为了克服这些挑战，本研究开发了一种DSA方案，以提供安全预测的实时不同季节的负荷配置文件中存在的PMU测量的现实错误。本文的主要贡献是：（1）基于PMU数据开发DSA方案，（2）考虑季节性负荷分布，（3）考虑可再生能源发电的不同渗透率，以及（4）比较不同机器学习（ML）算法在有和没有错误测量的情况下用于DSA的准确性。在IEEE-118节点系统上对该方法的性能进行了测试。ML算法在不同操作场景下的准确性的比较分析突出了在创建DSA方案时考虑现实误差和系统条件变化的重要性。
2019-09-09 cs.SY eess.SY
Towards Probabilistic Dynamic Security Assessment and Enhancement of Large Power Systems
本文提出了一种考虑负荷变化、N-2故障及保护系统不确定行为的电力系统概率动态安全评估与提升方法，通过采样运行条件并应用统计指标和可解释机器学习技术，在73母线系统上验证了其有效性和可扩展性。
2025-05-02 cs.SY eess.SY
Real-Time Small-Signal Security Assessment Using Graph Neural Networks
本文提出了一种基于图神经网络（GNN）和PMU数据的小信号安全评估方法，利用电网图结构减少训练时间并提升实时效率，同时在有限PMU数据下保持高效表现。
2024-06-05 cs.SY eess.SY
Efficient Database Generation for Data-driven Security Assessment of Power Systems
Technical University of Denmark (DTU)（丹麦技术大学）；Svenska kraftnät（瑞典国家电网）
本文提出了一种模块化且高度可扩展的算法，用于高效生成电力系统安全评估所需的数据库，通过凸松弛技术和复杂网络理论减少搜索空间并提高计算效率，重点在于N-k安全性和小扰动稳定性相结合的评估。
2019-02-01 cs.SY eess.SY
PMU-based dynamic state and parameter estimation for dynamic security assessment in power systems -- Ultimate boundedness in the presence of measurement noise
用于电力系统动态安全评估的动态状态和参数估计方法对系统运行人员越来越重要。通常，用于这类应用的数据来自相量测量单元（PMU），并且受到噪声的破坏。一般来说，后者的影响可能会显着恶化的估计性能。本文证明了部分作者在[1]中提出并在[2]中推广的状态和参数估计方法具有在PMU测量数据被有界噪声破坏时估计误差最终有界的性质。该分析是针对同步发电机的三阶磁通衰减模型进行的，并且独立于所采用的自动电压调节器和电力系统稳定器（如果存在）。仿真结果说明了分析。
2022-08-30 cs.SY eess.SY
Design and Implementation of a Cloud Computing Security Assessment Model Based on Hierarchical Analysis and Fuzzy Comprehensive Evaluation
本文针对云计算安全问题，提出融合层次分析法与模糊综合评价的云服务安全评估框架，帮助用户把握安全态势并促进行业健康发展。
2025-11-07 cs.SY eess.SY
Vulnerability Assessment of Load Frequency Control Considering Cyber Security
安全性是电力系统运行中最受关注的问题之一。近年来，电力系统运行功能面临的网络安全威胁引起了人们的高度关注，网络安全脆弱性成为评估网络攻击下电力系统运行性能受损的一个新兴课题。针对能量管理系统（EMS）中的关键部件--负荷频率控制（LFC）系统，利用系统对LFC变量/参数攻击的响应，评估其网络安全脆弱性。两种类型的攻击：1）注入攻击和2）规模攻击被认为是评估。两个评估标准反映了系统的稳定性和发电的损害被用来量化网络攻击下的系统损失。通过基于敏感度的方法和攻击树模型，对不同LFC组件的脆弱性进行了排序。此外，提出了一种入侵后网络攻击检测方案。基于分类的计划，使用典型的分类算法进行了研究和比较，以确定不同的攻击场景。
2020-03-12 cs.SY eess.SY
Risk assessment and optimal allocation of security measures under stealthy false data injection attacks
本文首先研究了不确定控制系统在虚假数据注入攻击下的风险评估问题。我们认为对手与完整的系统知识，注入隐形虚假数据到一个不确定的控制系统。然后，我们使用风险价值来表征与对手造成的攻击影响相关的风险。最坏情况下的攻击影响的特点是最近提出的输出到输出增益。我们观察到，风险评估问题对应于一个无限的非凸鲁棒优化问题。为此，我们使用耗散系统理论和情景的方法来近似的风险评估问题成一个凸问题，并提供近似的概率证书。其次，我们考虑了安全措施的分配问题。我们考虑一个运营商的安全预算的约束。在此约束下，我们提出了一种算法，以最佳分配的安全措施，使用计算出的风险，从而得到的风险值最小化。最后，我们通过一个数值例子来说明结果。数值示例还说明了使用风险价值的安全分配以及对名义系统的影响可能具有不同的结果：从而描绘了使用风险度量的益处。
2022-07-11 cs.SY eess.SY math.OC
Leveraging Multi-Task Learning for Multi-Label Power System Security Assessment
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；National Renewable Energy Laboratory（国家可再生能源实验室）
本文提出基于多任务学习的多标签分类框架，通过共享编码器与多个解码器同时评估四类电力系统稳定性，并在IEEE 68节点系统上验证了其优于现有方法的性能。
2025-05-09 cs.LG cs.SY eess.SY
Vehicle Security: Risk Assessment in Transportation
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
本文研究了智能交通系统中车辆安全的风险评估，通过聚合个体风险、构建风险模型和使用影响-可能性矩阵，评估车辆网络被入侵的后果，为政策制定者和工程师提供风险分析依据。
2018-08-07 cs.CR cs.SY eess.SY
Semi-Supervised Multi-Task Learning Based Framework for Power System Security Assessment
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；National Renewable Energy Laboratory (NREL)（国家可再生能源实验室）
本研究提出一种融合条件掩码编码器、置信度度量与拓扑相似性指标的半监督多任务学习电力系统安全评估框架，经IEEE 68节点系统实验验证，其准确率与鲁棒性优于现有前沿方法，且代码数据已公开。
2024-07-11 cs.LG cs.SY eess.SY
Quantum Network: Security Assessment and Key Management
作为量子密钥分发的一种扩展，多用户间的安全通信是量子网络中的一项重要任务。当量子网络结构因大量用户而变得复杂时，研究网络问题非常重要，包括安全性、密钥管理、延迟、可靠性、可扩展性和成本。在这项工作中，我们利用经典和图论来解决量子网络中的两个关键问题：安全性和密钥管理。首先，我们设计了一个具有最高安全级别的通信方案，该方案信任最少数量的中间节点。其次，当量子密钥是有限资源时，我们设计了密钥管理和数据调度方案来优化数据传输的效用。我们的研究结果可以直接应用于当前的城市和自由空间量子网络实现，并可能成为未来量子网络设计的标准方法。
2023-02-10 cs.SY eess.SY quant-ph
Online Static Security Assessment of Power Systems Based on Lasso Algorithm
Northeast Electric Power University（东北电力大学）；Shandong University（山东大学）
本文提出基于Lasso算法的在线静态安全评估方法，通过多步自适应Lasso回归算法快速准确评估电力系统在不同负荷下的安全状态。
2018-08-24 cs.SY eess.SY math.OC
Hybrid Voltage Stability and Security Assessment using Synchrophasors with Consideration of Generator Q-limits
电力需求的增加、对经济性的追求以及对电网基础设施的有限投资，导致公用事业公司在接近其稳定极限的情况下运行电力系统。电压失稳可能引发连锁跳闸、大范围电压崩溃和停电。通过部署相量测量单元（PMU）可以实现实时电压稳定监测，这对于采取主动控制措施并最大限度地减少对系统的影响至关重要。本文提出了一种新的在线算法，用于a）基于混合扰动分析的电压稳定监测（HPVSM），b）在电压稳定指标中包含Q限制，c）使用电压稳定指标进行实时安全分析。基于HPVSM的电压稳定指标计算采用线性状态估计器和PMU测量数据。典型的基于测量的方案忽略了发电机Q极限的影响，并且安全性分析是不可行的。建议的HPVSM为基础的指数考虑的影响，发电机Q限制violationby预测的关键发电机使用实时PMU测量。利用提出的电压稳定性指标对事故进行了排序，以进行安全分析。对9节点WECC、IEEE 14、57和118节点系统的仿真结果表明，该方法在实时电压稳定性和安全性分析中具有优越性
2020-05-27 cs.SY eess.SY
Model-Based Risk Assessment for Cyber Physical Systems Security
传统的网络物理系统（CPS）安全设计技术要么将网络和物理系统独立对待，要么不解决用于监视和控制物理过程的实时的嵌入式控制器和网络的特定漏洞。在这项工作中，我们开发和测试的CPS安全风险评估利用CPS测试平台与现实世界的工业控制器和通信协议的综合模型为基础的方法。该试验台监测和控制实时模拟的放热连续搅拌釜式反应器（CSTR）。CSTR反应器是石油天然气、石化、水处理、核工业等行业的基础工艺单元。此外，由于缺乏可能的机械保护，该过程在网络攻击可能引发的危险场景方面非常丰富。本文提出了一种综合的方法来分析和设计一个给定的CPS的网络安全系统，其中的物理威胁首先确定指导风险评估过程。一个数学模型推导出的物理系统使用混合自动机枚举系统的潜在危险状态。然后使用网络和数据流模型分析网络系统，以开发可能导致已识别危害的攻击场景。最后，在测试平台上执行攻击场景，并观察到可能的方法来防止和减轻攻击。从实验中获得的见解导致了几个关键的发现，包括混合自动机在安全风险评估中的表现力，危害开发时间及其对网络安全设计的影响，以及CPS的物理和网络系统之间的紧密耦合，需要集成的设计方法来实现成本效益和安全的设计。
2020-05-28 cs.CR cs.SY eess.SY
Security Assessment and Impact Analysis of Cyberattacks in Integrated T&D Power Systems
在本文中，我们研究了网络攻击的影响，在一个集成的传输和分配（T&D）电网模型与分布式能源（DER）集成。我们采用OCTAVE Allegro方法来识别关键系统资产、列举潜在威胁、分析威胁场景并确定风险优先级。在分析的基础上，攻击策略和开发方案，可能会导致系统的危害。具体来说，我们调查了数据完整性攻击对逆变器太阳能光伏控制器的影响，保护开关和断路器中的控制信号阻塞攻击，以及协调监控和切换时延攻击。
2021-04-11 cs.CR cs.SY eess.SY
Artificial Intelligence and Design of Experiments for Assessing Security of Electricity Supply: A Review and Strategic Outlook
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；University of Applied Sciences Duesseldorf（杜塞尔多夫应用技术大学）
评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一项日益重要和艰巨的任务。能源系统的复杂性不断增加，需要足够的方法来进行能源系统建模，从而增加了计算需求。此外，随着复杂性的增加，不确定性也随之增加，这同样要求进行概率评估和情景分析。为了充分有效地满足这些不同的要求，需要数据科学领域的新方法来加速当前的方法。通过我们系统的文献回顾，我们希望缩小三个学科之间的差距（1）电力供应安全评估，（2）人工智能，（3）实验设计。为此，我们对选定的应用领域和方法进行了大规模的定量审查，并将不同学科相互联系起来。在其他研究结果中，我们确定元建模的复杂安全的电力供应模型，使用人工智能方法和应用程序的基于人工智能的方法预测的存储调度和（非）可用性作为有前途的应用领域，还没有得到充分的覆盖。最后，我们得出了一个新的方法管道，充分和有效地解决目前和即将到来的挑战，在评估电力供应的安全。
2021-12-13 cs.AI cs.SY eess.SY
Modeling and Assessment of IoT Supply Chain Security Risks: The Role of Structural and Parametric Uncertainties
供应链安全威胁对物联网等复杂ICT系统的安全风险建模技术提出了新的挑战。利用从攻击树和可靠性分析中提取的既定技术提供所需的参考点，基于图的分析可以为考虑供应商在此类系统中的作用提供一个框架。我们在这里提出这样一个框架，同时强调需要一个以组件为中心的模型。考虑到资源的限制时，将此模型应用于现有的系统，我们研究了模型开发中的各种不确定性，包括结构的不确定性和估计事件概率的大小的不确定性。通过案例研究，我们发现，结构的不确定性构成了一个更大的挑战，模型的效用，因此应该得到特别关注。在面对这些不确定性的最佳做法提出。
2020-03-20 cs.CR cs.SY eess.SY
Design Exploration and Security Assessment of PUF-on-PUF Implementations
我们设计，实施和评估的安全性的几个变化的PUF上的PUF（POP）架构。我们对深度神经网络（DNN）进行了大量的实验，结果表明，当使用第一层中具有6个或更多阶段的APUF时，它对学习攻击的弹性得到了认可。使用具有2和4个阶段的APUF的组合物被示出容易受到DNN攻击。我们反思这样的结果，扩展以前的技术，有影响力的位，以评估阶段偏差在APUF的情况下。我们的数据表明，组合物并不总是保持PUF的安全特性，所使用的PUF的大小起着至关重要的作用。我们在65 nm CMOS中实现了一个测试芯片，以获得对POP实现的均匀性、唯一性和响应稳定性的准确测量。测量结果表明，当第一层使用8级APUF时，可以获得最小的比特出错率，而较少的APUF级会导致不同芯片之间的比特出错率分布很大。
2022-06-23 cs.CR cs.SY eess.SY
Artificial Intelligence in Power System Security and Stability Analysis: A Comprehensive Review
本综述探讨人工智能在电力系统动态安全评估中的应用，分析数据驱动技术尤其是决策树的作用，表明AI可革新传统评估、提升电网可靠性与韧性。
2024-08-14 cs.SY eess.SY
Permutation-Equivariant Learning for Dynamic Security Assessment of Power System Frequency Response
University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院）
本文提出一种基于排列等变学习的电力系统频率响应动态安全评估方法，通过混合模型-人工智能框架实现快速准确的频率稳定性预测。
2025-12-11 cs.SY eess.SY
Transient Stability Assessment of Networked Microgrids Using Neural Lyapunov Methods
提出了一种基于神经李雅普诺夫方法的网络化微电网暂态稳定评估工具。将暂态稳定性评估问题转化为网络化微电网动态安全域的估计问题。我们利用神经网络在状态空间中学习局部李雅普诺夫函数。最大的安全区域估计的基础上学习的神经李雅普诺夫函数，它是用来表征扰动的网络微电网可以容忍。所提出的方法进行了测试和验证，在一个并网微电网，三个网络微电网混合接口动态，和IEEE 123节点馈线。算例分析表明，该方法可以解决具有异质界面动态的网络化微电网，与传统的基于二次李雅普诺夫函数的方法相比，该方法能够以更小的保守性来表征微电网的安全域.
2020-12-02 cs.SY eess.SY
Real-time Assessment of Distribution Grid Security through Adaptive Smart Meter Measurements
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对分布式能源扩张带来的配电网安全评估难题，本文提出基于智能电表数据的自适应迭代算法，可在负载变化时实时识别跟踪电压极值节点，实现配电网安全的有效评估。
2026-08-06 cs.SY eess.SY
Quantum-Enhanced Reinforcement Learning for Power Grid Security Assessment
Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系）；University of Missouri（密苏里大学）
针对电网安全评估中强化学习扩展难题，提出量子增强混合智能体，利用量子计算提升训练与仿真效率，经N-k故障分析验证优于基准模型。
2025-06-21 cs.LG cs.SY eess.SY
Hierarchical Agglomerative Clustering for Efficient Annual Voltage Security Assessment in Very-High RES Penetrated Power Systems
本文提出一种基于实际电压响应的无监督学习框架，采用层次凝聚聚类选择代表性运行点，可在高RES渗透率电力系统中大幅减少年度运行点数量，且电压行为重构精度高，性能优于现有方法。
2026-08-31 cs.SY eess.SY
Impact of Security Modeling Fidelity on Hyperscale Data Center Hosting Capacity Assessment
University of Houston（休斯顿大学）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Electric Reliability Council of Texas（德克萨斯电力可靠性委员会）；Sargent and Lundy（萨金特和伦迪）
本文在修改后的IEEE 24母线系统上，通过四种不同保真度的安全建模评估超大规模数据中心托管容量，发现N-1安全约束的缺失会导致19.8%的容量高估，揭示了模型复杂度与估计精度的权衡关系。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Cyber-Physical Simulation Platform for Security Assessment of Transactive Energy Systems
Washington State University（华盛顿州立大学）；Vanderbilt University（范德堡大学）；University of Houston（休斯顿大学）
本文提出一个网络物理仿真平台，用于研究和分析交易能源系统中的安全问题，通过模拟各种网络攻击来评估集中式系统的弱点，并提出基于区块链的去中心化市场解决方案，以解决集中式系统的问题并引入新的挑战。
2019-03-04 cs.SY eess.SY
Cyber-Physical Energy Systems Security: Threat Modeling, Risk Assessment, Resources, Metrics, and Case Studies
信息物理系统（CPS）是一种互连的体系结构，它采用模拟、数字和通信资源与物理环境进行交互。CPS是企业、工业和关键基础设施的支柱。因此，它们的极端重要性使其成为恶意攻击的突出目标，目的是破坏其业务。针对网络物理能源系统（CPES）的攻击，鉴于其关键任务的性质，可能会造成灾难性的后果。CPES的安全性可以利用测试平台功能来增强，以复制电力系统操作，发现漏洞，制定安全对策，并在故障引发或恶意构建的情况下评估电网运行。在本文中，我们提供了一个全面的概述CPS的安全格局，重点是CPES。具体来说，我们展示了一种威胁建模方法，以准确地表示CPS元素，它们的相互依赖性，以及可能的攻击入口点和系统漏洞。利用威胁模型的制定，我们提出了一个CPS框架，旨在描绘的硬件，软件和建模所需的资源来模拟CPS和构建高保真模型，可用于评估系统的性能在不利的情况下。系统性能是使用特定于CIO的指标进行评估的，而风险评估则支持系统漏洞优先级排序，将对系统操作的影响考虑在内。总体框架建模，模拟，评估和缓解CPS中的攻击说明使用四个有代表性的攻击场景针对CPES。本文的主要目标是展示一个循序渐进的过程，可用于制定深入的网络安全分析，从而实现更具弹性和安全性的CPS。
2021-02-19 cs.CR cs.SY eess.SY
From Individual Consumers to Energy Communities: A Techno-economic Assessment of Swiss Local Electricity Communities
Empa, Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology（瑞士联邦材料科学与技术研究所）
本文评估了瑞士本地电力社区在实施中的性能，比较了无本地电力交换的参考案例与有内部电力共享的社区案例，发现参与社区可提高可再生能源利用，减少电网出口，并为消费者和生产者带来经济利益。
2026-04-17 cs.SY eess.SY
Electric power system security: the case for an integrated cyber-physical risk management framework
本文提出一个三层决策框架，共同优化电力系统的预防性物理与网络安全措施，以应对恶意网络物理攻击者，并证明二者是不可互换的互补措施。
2025-02-27 cs.SY eess.SY
Cyber LOPA: An Integrated Approach for the Design of Dependable and Secure Cyber Physical Systems
安全风险评估是确保可靠的信息物理系统（CPS）设计的重要过程。传统的风险评估只考虑物理故障。对于现代CPS，由网络攻击引起的故障正在增加。最新研究工作的重点是安全生命周期集成和风险评估的建模形式主义的扩展，以纳入安全故障。安全和安全生命周期之间的相互作用及其对整个系统设计的影响，以及忽视安全故障导致的可靠性损失是一些被忽视的研究问题。本文提出了一种新的安全设计方法，名为网络保护层分析（CLOPA），扩展现有的LOPA框架，包括网络攻击造成的故障，解决了这些研究问题。所提出的方法提供了一个严格的数学公式，定量地表达了设计一个高度可靠的CPS与高度安全的CPS之间的权衡。我们进一步提出了一个协同设计的生命周期过程，集成了安全和安全风险评估过程。我们评估建议的CLOPA方法和综合生命周期的实际案例研究的过程反应器控制的工业控制试验台，并提供了建议的CLOPA和当前的LOPA风险评估实践之间的比较。
2022-08-17 cs.CR cs.SY eess.SY
An activity-based spatial-temporal community electricity vulnerability assessment framework
电力系统是城市中最重要的关键基础设施之一，在支持人们的日常活动中变得越来越重要。然而，它也容易受到大多数自然灾害的影响，如海啸，洪水或地震。因此，电力脆弱性是社区复原力的重要基础。本文旨在提出一个时空电力脆弱性的评估框架，以支持对停电的社区弹性建设。该框架包括脆弱性指数的居住者人口统计，居住者的活动模式，和城市建筑的特点。为了整合这些方面的因素，我们还提出了活动模拟-映射-评估-可视化的过程来应用框架并可视化结果。该框架可以帮助规划人员在自然灾害期间发生大规模停电时确定最脆弱的地区，从而做出有效的第一时间响应。它还可以被纳入社区复原力分析模型，并可能有助于有效的灾害风险管理
2022-12-13 cs.SY eess.SY
Assessment of the N-1 voltage security of a future Nordic energy system
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
本研究评估2050年脱碳北欧能源系统CE-ESM结果的N-1电压安全性，发现不满足安全要求，并指出电力园区模块电压控制与并联自动化能显著提升电压安全，低发电区域风险最高。
2026-09-22 cs.SY eess.SY
The Iberian Blackout: A Black Swan or a Gray Rhino? A Protection-Aware Dynamic Voltage Security Assessment
Vanderbilt University（范德堡大学）
针对2025年伊比利亚大停电事件，提出一种保护感知的动态电压安全评估方法，通过模式有限窗电压映射和单调拾取级联筛选，预测保护电压越限风险并优化最小快速无功动作。
2026-11-03 cs.SY eess.SY
