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A Scalable FMI-compatible Cosimulation Platform for Smart Grid Cybersecurity Studies Using Data Analytics

Danial Jafarigiv

Thèse de doctorat (2021)

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Résumé

La révolution de l'intelligence dans le domaine des technologies de l'information et des télécommunications, ainsi que leur utilisation croissante dans les systèmes opérationnels, a fourni aux opérateurs de réseaux électriques intelligents des outils de traitement et d'automatisation efficaces pour optimiser le fonctionnement, le contrôle et les approches de protection des systèmes électriques. Le réseau intelligent moderne est considéré comme une entité cyber physique émergente composée d'un ensemble diversifié de ressources énergétiques distribuées, de systèmes de surveillance, de protection et de contrôle étendus, y compris les unités de mesure de phase et les compteurs intelligents. Les fonctionnalités et la capacité de communications améliorées du réseau intelligent moderne offrent des possibilités d'exécuter des processus de contrôle en tirant profit des réseaux de communications et des systèmes d'information. Cependant, les interconnexions élaborées entre les systèmes et la connexion de ceux-ci à l'Internet accroissent l'exposition des réseaux intelligents aux menaces cybernétiques et permettent aux adversaires d'exploiter un large éventail de vulnérabilités pour mener des cyberattaques. Une cyberattaque sur le réseau intelligent se produit lorsque des acteurs internes ou des étrangers mal intentionnés désactivent les services ou les opérations de ses systèmes afin de nuire à la production, au transport et à la distribution d'électricité. En tant que système complexe composé d'unités étroitement interconnectées, attaquer même une petite partie des réseaux intelligents a le potentiel de déclencher des pannes en cascade entraînant une perte du courant électrique. Les entreprises d'électricité abordent souvent la cybersécurité des réseaux intelligents via la conformité aux normes, et en adoptant des pratiques sécurisées attentives et une surveillance robuste. Cependant, ces pratiques n'offrent pas une immunité totale contre les intrusions destructrices causées par des attaquants avertis disposant des capacités nécessaires pour contourner la protection fournie par la conformité aux normes et les meilleures pratiques. Il est donc essentiel d'améliorer la cybersécurité en augmentant la connaissance situationnelle du système électrique et en développant des techniques de détection et d'atténuation plus rigoureuses. De manière générale, l'analyse de la cybersécurité des réseaux électriques intelligents est une tâche indispensable qui requière l'utilisation d'outils de modélisation et simulation appropriés. Ayant ceci comme objectif, cette thèse présente une plate-forme de cosimulation compatible FMI multi-agents hors ligne pour l'interopérabilité des modèles logiciels multi-domaines (par exemple, MATLAB/Simulink, EMTP, NS-3). L'intégration et l'interfaçage de ces modèles dans une même plate-forme exige le traitement de modèles de calcul hétérogènes, des variabilités discrètes et continues, et des pas de temps divers.

Abstract

The intelligence revolution in data and telecommunications technologies, as well as their expanding use in operational systems, has provided Smart Grid (SG) operators with effective processing and automation tools for optimizing power system operation, control, and protection schemes. The modern SG is viewed as an emergent cyber-physical entity comprised of a diverse set of Distributed Energy Resources (DERs), Wide Area Monitoring, Protection And Control (WAMPAC) systems including Phasor Measurement Units (PMUs), and smart meters. The enhanced functionality and communication capability of modern SG provides opportunities for executing control processes through communication networks and information systems. However, the extensive system interconnections and the connection to the Internet increase the exposure of SGs to cyberthreats and allow intruders to exploit a large set of vulnerabilities to carry out their attacks. A cyberattack on the SG occurs when illintentioned utility insiders or outsiders disable the services or operations of its systems in order to harm power generation, transmission, and/or distribution. As a complex system composed of tightly interconnected units, attacking even a small section of SGs has the potential to trigger cascading failures resulting in power system blackout. Power utilities often address SG cybersecurity by ensuring compliance with standards, adopting attentive secure practices, and robust monitoring. However, these practices do not provide full immunity against destructive intrusions caused by knowledgeable attackers with the necessary capabilities to bypass the protection provided by standards compliance and best practices. It is therefore essential to enhance the cybersecurity of SGs by developing rigorous detection and mitigation techniques in order to increase the system's situational awareness. Cybersecurity analysis of SGs is an indispensable task that should be done by appropriate modeling and simulation tools for understanding and operating the SG efficiently and securely. Motivated by this fact, this thesis, first, presents an offline multi-agent Functional Mock-up Interface (FMI)-compatible cosimulation platform for interoperability of multidomain software models (e.g., MATLAB/Simulink, EMTP, NS-3). Interconnecting these models implies dealing with heterogeneous models of computation, discrete and continuous variabilities, and various time-steps. This cosimulation platform can integrate components and/or system management from different domains mainly power systems and the corresponding information and communication network. This paves the way to readily generate the needed data which represents as accurately as possible the realistic system behaviour of the actual physical links among the interconnected smart devices and the monitoring and control systems.

Département: Département de génie électrique
Programme: Génie électrique
Directeurs ou directrices: Keyhan Sheshyekani, Jean Mahseredjian et Houshang Karimi
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/9238/
Université/École: Polytechnique Montréal
Date du dépôt: 18 mars 2022 10:01
Dernière modification: 27 sept. 2024 16:34
Citer en APA 7: Jafarigiv, D. (2021). A Scalable FMI-compatible Cosimulation Platform for Smart Grid Cybersecurity Studies Using Data Analytics [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/9238/

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