A Cyber Insurance Policy for Hedging Against Load-Altering Attacks and Extreme Load Variations in Distribution Grids

📄 arXiv: 2504.04287v5 📥 PDF

作者: Shijie Pan, Zaint A. Alexakis, S Subhash Lakshminarayana, Charalambos Konstantinou

分类: eess.SY

发布日期: 2025-04-05 (更新: 2025-11-29)

💡 一句话要点

提出一种网络保险框架，对冲配电网中负荷篡改攻击和极端负荷变化带来的额外运营成本。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 网络保险 负荷篡改攻击 配电网 风险管理 半马尔可夫过程 蒙特卡罗模拟 风险价值 尾部风险价值

📋 核心要点

  1. 可再生能源波动和负荷攻击导致电网运营成本增加，传统防御措施存在残余风险，无法完全对冲这些风险。
  2. 提出一种基于VaR和TVaR的网络保险框架，通过半马尔可夫过程和蒙特卡罗模拟评估系统故障概率和运营成本分布。
  3. 通过IEEE 118总线系统和欧洲低压测试馈线验证，结果表明该策略能以较低保费对冲恶意负荷操纵带来的额外成本。

📝 摘要（中文）

可再生能源资源的不确定性和负荷变化会导致系统运营成本增加。此外，大规模分布式威胁（如负荷篡改攻击（LAA））的出现会引起显著的负荷变化，进一步加剧这些成本。尽管传统的防御措施可以降低此类攻击的可能性，但仍然存在相当大的残余风险。因此，本文提出了一种网络保险框架，旨在对冲可再生能源丰富的电网中因LAA和重大负荷变化而产生的额外运营成本。该保险框架基于风险价值（VaR）和尾部风险价值（TVaR）确定保险范围和保费。这些风险指标通过系统故障概率和系统运营成本的概率密度函数（PDF）计算得出。系统故障概率通过半马尔可夫过程（SMP）评估，而成本分布通过配电网的成本最小化模型与蒙特卡罗模拟相结合来估计，以捕捉负荷变化。此外，我们采用了一种双层优化方案，该方案识别导致最大系统成本的特定负荷分布，从而提高运营成本PDF估计的准确性。通过修改后的IEEE 118总线测试系统和IEEE欧洲低压（LV）测试馈线模型评估了所提出的网络保险策略的有效性和可扩展性。案例研究表明，通过相对较低的保费，网络运营商可以对冲恶意负荷操纵造成的额外运营成本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决配电网中由于可再生能源波动、负荷变化以及恶意负荷篡改攻击（LAA）导致的运营成本增加问题。现有方法，如传统的防御措施，虽然可以降低LAA的发生概率，但无法完全消除风险，因此需要一种机制来对冲这些残余风险带来的额外成本。

核心思路：论文的核心思路是引入网络保险的概念，通过计算风险价值（VaR）和尾部风险价值（TVaR）来确定保险范围和保费。VaR和TVaR基于系统故障概率和运营成本的概率密度函数（PDF）计算。这种方法允许网络运营商通过支付一定的保费来对冲潜在的运营成本增加，从而降低财务风险。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 系统故障概率评估：使用半马尔可夫过程（SMP）对系统故障概率进行建模和评估。2) 运营成本分布估计：通过配电网的成本最小化模型与蒙特卡罗模拟相结合，捕捉负荷变化，估计运营成本的概率密度函数（PDF）。3) 双层优化：采用双层优化方案，识别导致最大系统成本的特定负荷分布，从而提高运营成本PDF估计的准确性。4) 保险策略确定：基于VaR和TVaR计算保险范围和保费。

关键创新：论文的关键创新在于将网络保险的概念引入到配电网运营风险管理中，并提出了一种基于VaR和TVaR的保险框架。与传统的风险管理方法相比，该方法能够更全面地考虑极端事件（如LAA）带来的风险，并提供一种有效的对冲机制。此外，双层优化方案的应用提高了运营成本PDF估计的准确性。

关键设计：在系统故障概率评估中，SMP模型的参数需要根据实际电网的运行数据进行校准。在运营成本分布估计中，蒙特卡罗模拟的迭代次数需要足够大，以保证结果的准确性。双层优化方案中，上层优化目标是最大化系统成本，下层优化目标是最小化运营成本。保险范围和保费的计算需要根据风险承受能力和保费预算进行权衡。

📊 实验亮点

案例研究表明，所提出的网络保险策略在IEEE 118总线测试系统和IEEE欧洲低压测试馈线模型中均表现出良好的效果。通过支付相对较低的保费，网络运营商可以有效对冲恶意负荷操纵造成的额外运营成本。具体性能数据（如保费金额、风险降低幅度等）未在摘要中明确给出，但强调了该策略的有效性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的风险管理和网络安全领域。通过实施网络保险策略，电网运营商可以有效对冲因网络攻击和极端负荷变化带来的经济损失，提高电网的稳定性和可靠性。此外，该框架还可以扩展到其他关键基础设施的网络安全风险管理中，例如交通运输系统和金融系统。

📄 摘要（原文）

Uncertainties in renewable energy resources (RES) and load variations can lead to elevated system operational costs. Moreover, the emergence of large-scale distributed threats, such as load-altering attacks (LAAs), can induce substantial load variations, further exacerbating these costs. Although traditional defense measures can reduce the likelihood of such attacks, considerable residual risks remain. Thus, this paper proposes a cyber insurance framework designed to hedge against additional operational costs resulting from LAAs and substantial load variations in renewable-rich grids. The insurance framework determines both the insurance coverage and premium based on the Value at Risk (VaR) and Tail Value at Risk (TVaR). These risk metrics are calculated using the system failure probability and the probability density function (PDF) of the system operation cost. The system failure probability is assessed through a semi-Markov process (SMP), while the cost distribution is estimated through a cost minimization model of a distribution grid combined with a Monte Carlo simulation to capture load variability. Furthermore, we employ a bi-level optimization scheme that identifies the specific load distribution leading to the maximum system cost, thereby enhancing the accuracy of the operation cost PDF estimation. The effectiveness and scalability of the proposed cyber insurance policy are evaluated considering a modified IEEE 118-bus test system and the IEEE European low-voltage (LV) test feeder model. The case study shows that with a relatively low premium, the network operator can hedge against additional operational costs caused by malicious load manipulations.