A Bilevel Attacker-Defender Model for Enhancing Power Systems Resilience with Distributed Generation

Autor: Jesús María López Lezama, Bonie Johana Restrepo Cuestas, Juan Pablo Hernandez Valencia
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Scientia et Technica. 25:540-547
ISSN: 2344-7214
0122-1701
DOI: 10.22517/23447214.23721
Popis: espanolLos sistemas de transmision y distribucion estan sujetos no solo a fallas naturales sino tambien a fallas causadas por ataques intencionales. Estos ultimos llevados a cabo por agentes maliciosos que tienen como objetivo maximizar el deslastre de carga del sistema. Los ataques intencionales son contrarrestados por la reaccion del operador del sistema que lleva a cabo estrategias para minimizar el dano causado por los ataques. Este articulo presenta un modelo de programacion binivel para mejorar la resiliencia de los sistemas de potencia con alta participacion de generacion distribuida (GD). El modelo describe la interaccion de un agente disruptivo que pretende maximizar el dano al sistema de potencia y el operador de red que recurre a diferentes estrategias para minimizar el dano. El modelo propuesto es no lineal entero mixto y se soluciona mediante un algoritmo genetico hibrido. Se pudo observar que a mayor participacion de la GD el impacto de los ataques era menor. La presencia de GD tambien tuvo influencia en las estrategias del atacante, el cual, en algunos casos, se desviaba de los ataques optimos a soluciones sub-optimas. Lo anterior permite concluir que la presencia de GD beneficia al sistema de potencia en terminos de menor deslastre de carga esperado ante ataques intencionales. EnglishElectric transmission and distribution systems are subject not only to natural occurring outages but also to intentional attacks. These lasts performed by malicious agents that aim at maximizing the load shedding of the system. Intentional attacks are counteracted by the reaction of the system operator which deploys strategies to minimize the damage caused by such attacks. This paper presents a bilevel modeling approach for enhancing resilience of power systems with high participation of distributed generation (DG). The model describes the interaction of a disruptive agent that aims at maximizing damage to a power system and the system operator that resorts to different strategies to minimize system damage. The proposed mixed integer nonlinear programming model is solved with a hybrid genetic algorithm. Results are presented on a benchmark power system showing the optimal responses of the system operator for a set of deliberate attacks. It was observed that the higher the participation of DG the lower the impact of the attacks was. The presence of DG also influenced the optimal strategies of the attacker which in some cases deviated from optimal attack plans to suboptimal solutions. This allows concluding that the presence of DG benefits the power system in terms of less expected load shedding under intentional attacks.
Databáze: OpenAIRE