RT22 | MG-Simulation CHIL über FPGA nach IEC 61850 GOOSE – anfällig für Cyberangriffe

Im Rahmen dieser Arbeit wird eine „ Hardware-in-the-Loop“-Simulation (HIL) zum Schutz vor Cyberangriffen entwickelt. Der Testaufbau im Opal-EXata-Beispiel für Cyberangriffe (Artikel) basiert auf dem „ software-in-the-Loop“-MGC (CSIL), während die „ hardware-in-the-Loop“-HIL- Tests ation dem Entwickler überlassen bleibt. Daher entwerfen wir ein leichtgewichtiges intelligentes elektronisches Gerät (IED), das MGC ausführt; Schnittstellen werden auf Basis des IEC 61850-GOOSE-Protokolls von und zur Echtzeitsimulation sowie zum MGC entwickelt. Diese werden auf zwei Hardwareebenen ausgeführt: FPGA und BeagleBoneBlack. Das Konzept hinter der Verwendung dieser Boards basiert auf ihren geringen Kosten, ihrer Flexibilität, der Unterstützung verschiedener Schnittstellen/Protokolle, den „ I/O “-Pins und der einfachen Konfiguration. CSIL- und CHIL-Tests werden eingesetzt, um das Verhalten des MG gegenüber verschiedenen Cyberangriffen zu bewerten. Zudem bewerten wir die vom MGC entworfene Steuerungsfunktion gemäß dem IEC 61850-GOOSE-Protokoll. Es wurden zwei Szenarien durchgespielt: Im ersten Szenario wird das MG in Sekunde 1 ins Inselnetz versetzt; in diesem Fall überprüft das MGC die Leistungsbilanz und löst den Notfallzustand für den Leistungsbilanzbetrieb aus (die Differenz darf 3 MW nicht überschreiten). Wenn die Notfallbedingung erfüllt ist, versucht der MGC, die abschaltbare Last 4 sofort abzuschalten, um die Stabilität des MG aufrechtzuerhalten. Da jedoch ein Verzögerungsangriff auf die vom MGC an Last 4 gesendeten GOOSE-Auslösebefehlspakete ausgeübt wird, kann es vorkommen, dass die Lastabwurf-Funktion nicht innerhalb des erforderlichen Zeitrahmens auslöst. Dies führt in diesem Fall zu einer erheblichen Unausgewogenheit im Verhältnis zwischen Erzeugung und Last sowie zu Schwankungen der Nennbetriebsparameter des MG, wie z. B. Frequenz, Spannungen usw. Mithilfe der im Ausgangscode des MGC verfügbaren Verzögerungsfunktion in C-Code wird ein Angriff mit einer Verzögerung von einer Sekunde auf den GOOSE-Befehl des MGC angewendet. Der MGC empfängt im Rahmen seines normalen Betriebs Messwerte, die von jedem MG-Assistenten über GOOSE gesendet werden. Nun wird jedoch ein Man-in-the-Middle-Angriff auf die Lastmessdaten durchgeführt. Bevor die Lastmessdaten vom MGC empfangen werden, werden die Daten auf ihrem Weg zum MGC manipuliert. In diesem Fall kann es vorkommen, dass der MGC auf der Grundlage dieser empfangenen, nicht kritischen Messwerte falsche Maßnahmen ergreift. Gemäß Testszenario 2 wird die Wirkleistungsmessung von Last 2 durch einen Paketmanipulationsangriff auf die GOOSE-Nachricht dupliziert. In diesem Fall ergreift der MGC die falsche Maßnahme (falsche Abschaltung), da er den Notfallzustand der Regelungsfunktion als gegeben wahrnimmt (die Gesamtlast liegt um mehr als 3 MW über der Gesamterzeugung). Infolgedessen wird ein Abschaltbefehl gesendet, um Last 3 zu trennen. Dies führt zudem zu Schwankungen der Nennbetriebsparameter des Verteilernetzes, wie z. B. Frequenz, Spannungen usw. Im weiteren Verlauf dieser Arbeit wird ein Vergleich der Ergebnisse beider „ Tests “-Ansätze, SIL und HIL, vorgenommen. Die Ergebnisse lauten: In dieser Arbeit wurden die Entwicklung und Leistungsfähigkeit eines MGC sowie Kontrollschemata gegen Cyberangriffe implementiert. Diese wurden durch Design realisiert und auf einem leichtgewichtigen intelligenten IED bereitgestellt. Die MGC-Regellösung und das zugehörige Kommunikationssystem wurden in Übereinstimmung mit der Norm IEC 61850 entworfen und auf zwei Hardwareplattformen – FPGA und BeagleBoneBlack – implementiert. Anhand von CSIL- und CHIL-Tests wird das Verhalten des MG bei verschiedenen Cyberangriffsszenarien bewertet und beurteilt. Darüber hinaus wurden die Implementierung des GOOSE-Protokolls nach IEC 61850, dessen Verarbeitung sowie schließlich die Leistung der Regelmaßnahmen evaluiert. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass der leichtgewichtige MGC-Ansatz und die Datenmodellierung verschiedener vordefinierter Datenobjekt-LN gemäß IEC 61850 für den Entwurf der Leistungsbilanz-Regelungs- und Schutzfunktion gegen Cyberangriffe geeignet sind. Darüber hinaus belegen sie die erfolgreiche Implementierung der entworfenen Regelungs- und Schutzfunktion sowie der modellierten MGC-LN in verschiedenen Fallstudien zu Cyberangriffen hinsichtlich der zuverlässigen Erkennung des Notfallzustands. Weitere Arbeiten zur Analyse der vom MGC empfangenen Daten, zur Implementierung verschiedener Cyberangriffe sowie zur Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Leistungsbilanzstörungen sind erforderlich.