Buchumschlag

Robust Optimal Power Flow Against Adversarial Attacks: A Tri-Level Optimization Approach

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Khamaneh, Saman Mazaheri, Wu, Tong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Systems and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Real-Time Defense Against Coordinated Cyber-Physical Attacks: A Robust Constrained Reinforcement Learning Approach
von: Khamaneh, Saman Mazaheri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regret-Optimal Defense Against Stealthy Adversaries: A System Level Approach
von: Tsukamoto, Hiroyasu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Moving Target Defense Against Adversarial False Data Injection Attacks In Power Grids
von: Chen, Yexiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Distributed Optimal Power Flow with Partially Homomorphic Encryption
von: Wu, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Market-Driven Flexibility Provision: A Tri-Level Optimization Approach for Carbon Reduction
von: Pan, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constrained Reinforcement Learning for Predictive Control in Real-Time Stochastic Dynamic Optimal Power Flow
von: Wu, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Social Equity Based Optimal Power Flow Framework to Hedge Against Price Events
von: Viththarachchige, Sachinth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis and Optimization of Robustness in Multiplex Flow Networks Against Cascading Failures
von: İrsoy, Orkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Driven Optimal Power Flow: A Behavioral Systems Approach
von: Otzen, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling to Generate Alternatives for Robustness of Mixed Integer DC Optimal Power Flow
von: Crozier, Constance
Veröffentlicht: (2025)

Improving the Accuracy of DC Optimal Power Flow Formulations via Parameter Optimization
von: Taheri, Babak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributionally Robust Joint Chance-Constrained Optimal Power Flow using Relative Entropy
von: Brock, Eli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Carbon-Aware Optimal Power Flow
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cubature Kalman Filter as a Robust State Estimator Against Model Uncertainty and Cyber Attacks in Power Systems
von: Tasooji, Tohid Kargar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Protecting the Future Grid: An Electric Vehicle Robust Mitigation Scheme Against Load Altering Attacks on Power Grids
von: Sayed, Mohammad Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Survey of Load-Altering Attacks Against Power Grids: Attack Impact, Detection and Mitigation
von: Maleki, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vulnerability Analysis Evaluating Bilevel Optimal Power Flow Approaches for Multiple Load Cases
von: Tönges, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bezier Curve Based Approach to the Convexification of the AC Optimal Power Flow Problem
von: Saldarriaga-Cortes, Carlos Arturo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling and Quantifying the Impact of Wind Power Penetration on Power System Coherency
von: Mukherjee, Sayak, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Inverse Chance Constrained Optimal Power Flow
von: Wang, Shenglu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PRIME: Fast Primal-Dual Feedback Optimization for Markets with Application to Optimal Power Flow
von: Behr, Nicholas Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Algorithms for Optimal Power Flow
von: Hafshejani, Sajad Fathi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Stability-Constrained Optimal Power Flow for Inverter-Based Power Systems
von: Wang, Shigeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Power Flow Pursuit via Feedback-based Safe Gradient Flow
von: Colot, Antonin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Power Flow in Renewable-Integrated Power Systems: A Comprehensive Review
von: Chen, Zigang
Veröffentlicht: (2024)

Learning Optimal Power Flow with Pointwise Constraints
von: Owerko, Damian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Enhanced Resilience in Power Systems: Adversarial Deep Learning for Robust Short-Term Voltage Stability Assessment under Cyber-Attacks
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Choice of Loss Function in Learning-based Optimal Power Flow
von: Chen, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discrete Shortest Paths in Optimal Power Flow Feasible Regions
von: Turizo, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Congestion-Sensitive Grid Aggregation for DC Optimal Power Flow
von: Stöckl, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Planning of Power Flows for Power Systems Against Bushfires Using Spatial Context
von: Xu, Jianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Nonlinear Optimal Control via System Level Synthesis
von: Leeman, Antoine P., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Protection Against Graph-Based False Data Injection Attacks on Power Systems
von: Morgenstern, Gal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Game-Theoretic Approach for PMU Deployment Against False Data Injection Attacks
von: Maleki, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Decomposition Method for Solving Sensitivity-Based Distributed Optimal Power Flow
von: Alkhraijah, Mohannad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Optimal Network Topology Switching for Zero Dynamics Attacks
von: Tsukamoto, Hiroyasu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Parameters of the DC Power Flow
von: Taheri, Babak, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robustness Certificates for Neural Networks against Adversarial Attacks
von: Taheri, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AC-Network-Informed DC Optimal Power Flow for Electricity Markets
von: Constante-Flores, Gonzalo E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ex Post Conditions for the Exactness of Optimal Power Flow Conic Relaxations
von: Lupien, Jean-Luc, et al.
Veröffentlicht: (2023)