Uma Arquitetura Avançada de Gestão Segura em Comércio de Energia Peer-to-Peer para Multi-Microrede em Ambiente Estocástico

A consideração cuidadosa dos desenvolvimentos da rede ilustra as mudanças fundamentais em sua estrutura, que ocorreram gradualmente ao longo do tempo. Um dos desenvolvimentos mais importantes é a expansão da infraestrutura de comunicação, que traz muitas vantagens na camada cibernética do sistema. A execução real do comércio de energia peer-to-peer (P2P) é uma vantagem central, que também pode levar a riscos sistemáticos, como ataques cibernéticos. Consequentemente, é necessário formar uma maneira útil para enfrentar tais desafios. Este artigo foca na detecção online de ataques de injeção de dados falsos (FDIA), que tentam interromper a tendência do comércio de energia peer-to-peer ótimo nas condições estocásticas. Além disso, este artigo propõe um método modificado eficaz de Seleção de Prioridade Inteligente baseada em Aprendizado por Reforço (IPS-RL) para detectar e interromper os ataques maliciosos no menor tempo possível para um comércio de energia eficaz com base na estrutura peer-to-peer. O método apresentado é comparado com outros métodos, como máquinas de vetores de suporte (SVM), aprendizado por reforço (RL), otimização por enxame de partículas (PSO)-RL e algoritmo genético (GA)-RL, para validar a funcionalidade do método. O método proposto é implementado e examinado em três microredes interconectadas na forma de estrutura peer-to-peer, onde cada microrede possui vários agentes, como sistemas fotovoltaicos (PV), turbinas eólicas, células de combustível, sistemas de maré, unidades de armazenamento, etc. Eventualmente, a transformação não sutil (UT) é aplicada para análise de incerteza e realização de simulações próximas da realidade.