DRL2FC: An Attack-Resilient Controller for Automatic Generation Control Based on Deep Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Dimitropoulos, Vasileios, Syrmakesis, Andreas D., Hatziargyriou, Nikos |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Cyber-Physical Co-Simulation of Load Frequency Control under Load-Altering Attacks
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Effects of Load Altering Attacks on Load Frequency Control through Python and RTDS
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resilient Learning-Based Control Under Denial-of-Service Attacks
von: Chakraborty, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Safe Reinforcement Learning-based Automatic Generation Control
von: Mohamed, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mohamed, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Full Timescale Hierarchical MPC-MTIP Framework for Hybrid Energy Storage Management in Low-Carbon Industrial Microgrid
von: Paizulamu, Daniyaer, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Paizulamu, Daniyaer, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reliability-Based Planning of Cable Layout for Offshore Wind Farm Electrical Collector System Considering Post-Fault Network Reconfiguration
von: Ding, Xiaochi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Xiaochi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Microgrid Formation Considering Time-dependent Contingency: A Distributionally Robust Approach
von: Liu, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning-Based Approaches for Enhancing Security and Resilience in Smart Control: A Survey on Attack and Defense Methods
von: Zhang, Zheyu
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zheyu
Veröffentlicht: (2024)
Resilient Interval Observer-Based Control for Cooperative Adaptive Cruise Control under FDI Attack
von: Bonab, Parisa Ansari, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bonab, Parisa Ansari, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decentralized Attack-Resilient CLF-Based Control of Nonlinear DC Microgrids under FDI Attacks
von: Rajabinezhad, Mohamadamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rajabinezhad, Mohamadamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Reinforcement Learning-Based Control Strategy with Direct Gate Control for Buck Converters
von: Katayama, Noboru
Veröffentlicht: (2025)
von: Katayama, Noboru
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Design of Attack-Resilient Controllers for Positive Systems
von: Gurpegui, Alba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gurpegui, Alba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
cc-DRL: a Convex Combined Deep Reinforcement Learning Flight Control Design for a Morphing Quadrotor
von: Yang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Operation of Distribution System Operator and the Impact of Peer-to-Peer Transactions
von: Lin, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No-Regret Model Predictive Control with Online Learning of Koopman Operators
von: Zhou, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Use of Reinforcement Learning for Attacking and Defending Load Frequency Control
von: Mohamed, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mohamed, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Resilient Controller Synthesis Against DoS Attacks for Vehicular Platooning in Spatial Domain
von: Gong, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gong, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Plant Equivalent Controller Realizations for Attack-Resilient Cyber-Physical Systems
von: Huisman, Mischa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huisman, Mischa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resilient Model Predictive Control of Distributed Systems Under Attack Using Local Attack Identification
von: Braun, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Braun, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mechanism Design Theory in Control Engineering: A Tutorial and Overview of Applications in Communication, Power Grid, Transportation, and Security Systems
von: Chremos, Ioannis Vasileios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chremos, Ioannis Vasileios, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Holistic Power Optimization Approach for Microgrid Control Based on Deep Reinforcement Learning
von: Yao, Fulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Fulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transient-Safe and Attack-Resilient Secondary Control in AC Microgrids Under Polynomially Unbounded FDI Attacks
von: Rajabinezhad, Mohamadamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rajabinezhad, Mohamadamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Reinforcement Learning-Based Motion Planning and PDE Control for Flexible Manipulators
von: Barjini, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barjini, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Auxiliary Network-Enabled Attack Detection and Resilient Control of Islanded AC Microgrid
von: Vaishnav, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Vaishnav, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep Reinforcement Learning in Applied Control: Challenges, Analysis, and Insights
von: Agyei, Klinsmann, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Agyei, Klinsmann, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Reinforcement Learning Behavioral Mode Switching Using Optimal Control Based on a Latent Space Objective
von: Remman, Sindre Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Remman, Sindre Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Reinforcement Learning based Control Design for Aircraft Recovery from Loss-of-Control Scenario
von: Sayyed, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sayyed, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Partially Observable Residual Reinforcement Learning for PV-Inverter-Based Voltage Control in Distribution Grids
von: Bouchkati, Sarra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bouchkati, Sarra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nuclear Microreactor Control with Deep Reinforcement Learning
von: Tunkle, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tunkle, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resilient Event-Triggered Control of Vehicle Platoon Under DoS Attacks and Parameter Uncertainty
von: Han, Qiaoni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Qiaoni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Residual Deep Reinforcement Learning for Inverter-based Volt-Var Control
von: Liu, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Traffic Signal Control with Deep Reinforcement Learning An Exploratory Investigation
von: Muresan, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Muresan, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Multiple Anesthetics Collaborative Control
von: Li, Huijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Huijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Wireless Resource Allocation with Collaborative Distributed and Centralized DRL under Control Channel Attacks
von: Wang, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Legged Locomotion via Online Learning for Model Predictive Control
von: Zhou, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning Based Minimum State-flipped Control for the Reachability of Boolean Control Networks
von: Ni, Jingjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ni, Jingjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Partial Attention in Deep Reinforcement Learning for Safe Multi-Agent Control
von: Mohaya, Turki Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mohaya, Turki Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Vehicular Resilient Control Strategy for a Platoon of Self-Driving Vehicles under DoS Attack
von: Mokari, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mokari, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Resilient Containment Control of Heterogeneous Multi-Agent Systems Against Unbounded Sensor and Actuator Attacks
von: Zuo, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zuo, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum-Embedded Dynamic Security Control using Hybrid Deep Reinforcement Learning
von: Masoumi, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Masoumi, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Cyber-Physical Co-Simulation of Load Frequency Control under Load-Altering Attacks
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Exploring the Effects of Load Altering Attacks on Load Frequency Control through Python and RTDS
von: Forystek, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Resilient Learning-Based Control Under Denial-of-Service Attacks
von: Chakraborty, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Safe Reinforcement Learning-based Automatic Generation Control
von: Mohamed, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Full Timescale Hierarchical MPC-MTIP Framework for Hybrid Energy Storage Management in Low-Carbon Industrial Microgrid
von: Paizulamu, Daniyaer, et al.
Veröffentlicht: (2026)