Game-Theoretic Resilience Framework for Cyber-Physical Microgrids using Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.08310v1 📥 PDF

作者: S Krishna Niketh, Sagar Babu Mitikiri, V Vignesh, Vedantham Lakshmi Srinivas, Mayukha Pal

分类: eess.SY, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2025-09-10

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的博弈论韧性框架，增强网络物理微电网的抗攻击能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 微电网韧性 网络安全 博弈论 多智能体强化学习 马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现代电力系统面临日益增长的网络攻击风险，现有韧性策略难以有效应对复杂和动态的攻击。
  2. 论文提出基于博弈论和多智能体强化学习的框架，将韧性指标整合到收益矩阵中，评估攻击防御交互。
  3. 实验结果表明，自适应防御策略在提高网络物理韧性方面优于静态方法，性能提升显著。

📝 摘要（中文）

现代电力系统对网络物理基础设施的依赖日益增加，这放大了遭受网络攻击的风险，因此需要强大且适应性强的韧性策略。本文提出了一个数学上严谨的博弈论框架，通过结合定量韧性指标（负载服务率LSR、关键负载韧性CLR、拓扑生存能力得分TSS和分布式能源韧性得分DRS）来评估和增强微电网的韧性。这些指标使用层次分析法AHP集成到一个统一的收益矩阵中，以评估攻击防御交互。该框架被形式化为一个具有形式收敛保证和计算复杂度界限的有限视界马尔可夫决策过程MDP。开发了三个案例研究：1.通过纳什均衡分析的静态攻击，2.包含高影响策略的严重攻击，3.使用Stackelberg博弈、后悔匹配、Softmax启发式和多智能体Q学习的自适应攻击。严格的理论分析提供了具有显式速率的收敛证明、PAC学习样本复杂度界限和计算复杂度分析。该框架在具有DER和控制开关的增强型IEEE 33节点配电系统上进行了测试，证明了自适应和战略防御在提高网络物理韧性方面的有效性，与静态方法相比，具有18.7%和2.1%的统计显著性改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微电网在面对日益复杂的网络攻击时，如何提升其网络物理韧性的问题。现有方法通常采用静态防御策略，难以适应攻击者的自适应行为，并且缺乏对多种韧性指标的综合考虑。这些局限性导致微电网在遭受攻击时容易瘫痪，影响电力供应的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是将微电网的攻击防御过程建模为一个博弈，利用博弈论来分析攻击者和防御者之间的策略互动。同时，采用多智能体强化学习（MARL）来训练防御者，使其能够学习到自适应的防御策略，从而更好地应对攻击者的动态行为。通过综合考虑多个关键的韧性指标，并将其整合到收益矩阵中，可以更全面地评估微电网的韧性水平。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 韧性指标定义：定义了负载服务率（LSR）、关键负载韧性（CLR）、拓扑生存能力得分（TSS）和分布式能源韧性得分（DRS）等关键韧性指标。2) 博弈模型构建：将攻击防御过程建模为一个有限视界马尔可夫决策过程（MDP），其中攻击者和防御者分别作为博弈的参与者。3) 收益矩阵设计：利用层次分析法（AHP）将多个韧性指标整合到一个统一的收益矩阵中，用于评估攻击防御交互的结果。4) 多智能体强化学习：采用多智能体Q学习（MAQL）算法训练防御者，使其能够学习到最优的防御策略。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 博弈论与多智能体强化学习的结合：将博弈论和多智能体强化学习相结合，能够更好地模拟攻击者和防御者之间的动态博弈过程，从而学习到更有效的自适应防御策略。2) 综合韧性指标的考虑：综合考虑了多个关键的韧性指标，并将其整合到收益矩阵中，从而更全面地评估微电网的韧性水平。3) 理论分析的严谨性：对所提出的框架进行了严格的理论分析，包括收敛性证明、PAC学习样本复杂度界限和计算复杂度分析。

关键设计：在多智能体Q学习中，每个智能体代表一个防御单元，例如控制开关或分布式能源。智能体的状态空间包括微电网的拓扑结构、负载需求和分布式能源的发电情况。动作空间包括控制开关的开关状态和分布式能源的出力调整。奖励函数的设计旨在最大化收益矩阵中的值，即提高微电网的整体韧性水平。学习率、折扣因子和探索率等超参数需要根据具体场景进行调整，以获得最佳的训练效果。

📊 实验亮点

在增强型IEEE 33节点配电系统上的实验结果表明，所提出的自适应防御策略在提高网络物理韧性方面优于静态方法，具有18.7%和2.1%的统计显著性改进。这证明了该框架在实际应用中的有效性，并为微电网的安全防御提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、微电网等电力系统的安全防御，提升其应对网络攻击的能力。通过自适应的防御策略，可以有效减少攻击造成的损失，保障电力供应的可靠性和稳定性。此外，该框架还可以扩展到其他网络物理系统中，例如交通运输系统和工业控制系统。

📄 摘要（原文）

The increasing reliance on cyber physical infrastructure in modern power systems has amplified the risk of targeted cyber attacks, necessitating robust and adaptive resilience strategies. This paper presents a mathematically rigorous game theoretic framework to evaluate and enhance microgrid resilience using a combination of quantitative resilience metrics Load Served Ratio LSR, Critical Load Resilience CLR, Topological Survivability Score TSS, and DER Resilience Score DRS. These are integrated into a unified payoff matrix using the Analytic Hierarchy Process AHP to assess attack defense interactions. The framework is formalized as a finite horizon Markov Decision Process MDP with formal convergence guarantees and computational complexity bounds. Three case studies are developed 1. static attacks analyzed via Nash equilibrium, 2. severe attacks incorporating high impact strategies, and 3. adaptive attacks using Stackelberg games, regret matching, softmax heuristics, and Multi Agent Q Learning. Rigorous theoretical analysis provides convergence proofs with explicit rates , PAC learning sample complexity bounds, and computational complexity analysis. The framework is tested on an enhanced IEEE 33bus distribution system with DERs and control switches, demonstrating the effectiveness of adaptive and strategic defenses in improving cyber physical resilience with statistically significant improvements of 18.7% 2.1% over static approaches.