The electric power grid is a complex cyberphysical energy system (CPES) in which information and communication technologies (ICT) are integrated into the operations, markets, devices, and services of the power grid infrastructure. The growing number of internet-of-things (IoT) high-wattage appliances such as air conditioners, water heaters, and electric vehicles being connected to the power grid, together with the high dependence of ICT and control interfaces, make CPES vulnerable to high-impact, low-probability load-changing cyberattacks. Moreover, the side-effects of the COVID-19 pandemic demonstrated a modification of electricity consumption patterns with utilities experiencing significant peak load and net-load reductions. The unusual sustained low load demand conditions could be leveraged by adversaries in order to cause frequency instabilities in the CPES by compromising hundreds of thousands of IoT-connected high-wattage loads. This paper presents a feasibility study of the impacts of load-changing attacks on CPES during the low net-load demand conditions caused by the lockdown measures implemented during the COVID-19 pandemic, specifically, during the state-at-home orders (SAHO) declared by different states in the United States. We analyze the load demand reductions caused by the lockdown measures using dynamic mode decomposition (DMD), focusing on the March-to-July 2020 period and the New York region as the most impacted time period and location in terms of load reduction due to the SAHO being in full execution. Our feasibility study evaluates load-changing attack scenarios using real load consumption data from the New York Independent System Operator and shows that an attacker with sufficient knowledge and resources could be capable of producing frequency stability problems, with frequency excursions going up to 60.5 Hz and 63.4 Hz, when no mitigation measures are taken.


翻译:电网是一个复杂的网络物理能源系统(CPES),其中信息和通信技术(ICT)被纳入电力网基础设施的运作、市场、装置和服务; 越来越多的互联网高通量电器,如空调机、热水器和电动车辆连接到电网,加上高度依赖信通技术和控制界面,使得CEES易受高影响、低概率负载变化网络攻击的影响; 此外,COVID-19大流行的副作用表明电力消费模式发生了变化,公用事业的消费模式发生了改变,高峰负载和净负荷下降幅度很大; 对手利用异常低负荷的负载需求条件,造成CPES的不稳定性异常低负荷资源,因为与电网连接的数十万个IOT高通量负荷和控管界面的高度依赖性,使CPES易受到高影响; 本文对CEPES的负载变化变化影响进行了可行性研究,因为COVID-19大流行期间实施的全面削减措施导致对电力消费模式的消费模式的改变, 具体地说,在动态分析期间,通过我们所申报的系统降低成本,使系统降低成本,使系统降低成本的系统降低成本。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员