شماره ركورد
34091
پديد آورنده
مهدي نقوي
عنوان
مدلسازي و بهينهسازي اقتصادي-امنيتي سيستم سايبر-فيزيكي نيروگاه خورشيدي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
سيستمهاي انرژي
سال تحصيل
1402
تاريخ دفاع
1404/07/30
استاد راهنما
دكتر رضا دشتي
استاد مشاور
دكتر عارف اسكندري
دانشكده
فناوريهاي نوين
چكيده
رشد روزافزون استفاده از انرژيهاي تجديدپذير و نفوذ گسترده فناوريهاي ديجيتال در صنعت برق، موجب شكلگيري نيروگاههاي خورشيدي سايبرفيزيكي شده است؛ سامانههايي كه در آن لايههاي فيزيكي توليد و ذخيره انرژي با لايههاي سايبري نظارت، كنترل و تصميمگيري هوشمند يكپارچه ميشوند. اين همپيوندي اگرچه بهرهوري و قابليت اطمينان را افزايش ميدهد، اما نيروگاه را در معرض ريسكهاي تركيبي فيزيكي و سايبري قرار ميدهد كه ميتواند هزينهها، تابآوري و عملكرد اقتصادي را بهطور قابلتوجهي تحتتأثير قرار دهد.
در اين پژوهش، چارچوبي يكپارچه براي مدلسازي و بهينهسازي اقتصادي–امنيتي سيستم سايبرفيزيكي نيروگاه خورشيدي توسعه يافته است. ابتدا دادههاي واقعي حوادث و خرابيها در نيروگاههاي خورشيدي طي سالهاي 2008 تا 2023 جمعآوري و طبقهبندي شده و سپس مدل ديناميكي نيروگاه در دو لايه فيزيكي و سايبري طراحي گرديده است. در ادامه، شاخصهاي اقتصادي و امنيتي (احتمال حمله، شدت آسيب، زمان بازيابي) تعريف و در قالب يك تابع هدف چندمنظوره تلفيق شدهاند. اين مدل با استفاده از الگوريتمهاي بهينهسازي فراابتكاري (نظير الگوريتم ژنتيك و ازدحام ذرات) و شبيهسازي عددي در محيط MATLAB حل شده است.
نتايج نشان ميدهد كه مدل پيشنهادي قادر است با درنظرگرفتن اثرات متقابل ريسكهاي فيزيكي و سايبري، هزينه كل سيستم را كاهش داده، شاخص تابآوري را بهبود بخشد و تصميمگيري اقتصادي–امنيتي را در شرايط عدمقطعيت بهينهسازي نمايد. همچنين تحليل حساسيت نشان داد كه افزايش سطح سرمايهگذاري امنيتي تا يك حد بهينه، منجر به كاهش همزمان زيان اقتصادي و ريسك سايبري ميشود. اين چارچوب ميتواند بهعنوان ابزاري كارآمد براي تصميمسازي مديريتي، برنامهريزي سرمايهگذاري و بهبود پايداري نيروگاههاي خورشيدي مورد استفاده قرار گيرد.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/09/09
عنوان به انگليسي
solar power plant cyber-physical system modeling and economical-security optimization
تاريخ بهره برداري
10/22/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مهدي نقوي
چكيده به لاتين
The rapid growth of renewable energy utilization and the widespread integration of digital technologies in the power sector have led to the emergence of cyber–physical solar power plants (CP-SPPs) — systems in which the physical layers of energy generation and storage are tightly integrated with cyber layers of monitoring, control, and intelligent decision-making. While this integration enhances efficiency and reliability, it simultaneously exposes the plants to combined physical and cyber risks that can significantly affect costs, resilience, and economic performance.
This research develops an integrated framework for the economic–security modeling and optimization of cyber–physical solar power plants. Real incident and failure data from global solar power plants (2008–2023) were collected and categorized, and a dynamic two-layer model representing both physical and cyber subsystems was designed. Key economic indicators (LCOE, NPV, ROI) and security metrics (attack probability, damage severity, recovery time) were defined and combined into a multi-objective optimization function. The model was solved using meta-heuristic algorithms such as the Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) and implemented in MATLAB for numerical simulation and validation.
The results demonstrate that the proposed model effectively captures the interdependence between physical and cyber risks, leading to reduced total system costs, enhanced resilience, and optimized economic–security decision-making under uncertainty. Sensitivity analysis reveals that increasing security investment up to an optimal threshold simultaneously decreases economic loss and cyber risk. The proposed framework serves as a decision-support tool for investment planning, risk management, and sustainability enhancement in modern cyber–physical solar power infrastructures.
كليدواژه هاي فارسي
نيروگاه خورشيدي سايبرفيزيكي , بهينهسازي اقتصادي–امنيتي , مديريت ريسك , تابآوري انرژي
كليدواژه هاي لاتين
Cyber–physical solar power plant , economic–security optimization , risk management , energy resilience
Author
Mahdi Naghavi
SuperVisor
Dr. Reza Dashti