In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.55
no.3
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pp.128-132
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2006
The previous MCCs(Motor Control Centers) have the demerits of high cost and much manhour for rework because it is impossible for us to standardize the previous MCCs and they have many manual connections. The customers require the products which can operate with the SCADA system by digitalizing the functions of the current MCCs and the systematized products with capability of remote control. To solve these disadvantages and requirements, we developed the Intelligent Motor Control Center. This system has the various functions such as protection, measuring, and communication. Using these functions, we can monitor motor status through communication with the upper system and define the circuit for lowering connection costs according tn starting type and shortening the manufactural period by the graphic editor. The development of this system results in establishment of the competitive structure with domestic area and Perfect automatic monitoring through linkage with the SCADA system.
Kim, B.;Moon, Y.H.;Ryu, H.S.;Song, K.B.;Cho, Y.O.;Ahn, C.H.
Proceedings of the KSR Conference
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2001.05a
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pp.359-365
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2001
The conventional SCADA adopted for the electric railway has the mere function of controlling and monitoring the hardware itself. Lack of the functions necessary far the fault prevention and the system recovery requires the operators to depend on their intuition and experience. To make up far these shortcomings of the conventional SCADA, PIS(Power Information System) visually offers integrated information for the optimal operation of the power system by manipulating the raw data acquired from the SCADA. In this paper we have studied the variety of information and its feasibility that can be offered individually by PIS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.664-677
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2014
Wind energy has proven its viability by the emergence of countless wind turbines around the world which greatly contribute to the increased electrical generating capacity of wind farm operators. These infrastructures are usually deployed in not easily accessible areas; therefore, maintenance routines should be based on a well-guided decision so as to minimize cost. To aid operators prior to the maintenance process, a condition monitoring system should be able to accurately reflect the actual state of the wind turbine and its major components in order to execute specific preventive measures using as little resources as possible. In this paper, we propose a fault detection approach which combines cluster analysis and frequent pattern mining to accurately reflect the deteriorating condition of a wind turbine and to indicate the components that need attention. Using SCADA data, we extracted operational status patterns and developed a rule repository for monitoring wind turbine systems. Results show that the proposed scheme is able to detect the deteriorating condition of a wind turbine as well as to explicitly identify faulty components.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.1
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pp.27-33
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2013
Nowadays, the utilization of renewable energy sources like wind energy is considered one of the most effective means of generating massive amounts of electricity. This is evident in the rapid increase of wind farms all over the world which comprise a huge number of wind turbines. However, the drawback of utilizing wind turbines is that it requires maintenance, which could be a costly operation. To keep the wind turbines in pristine condition so as to reduce downtime, the implementation of CMS (Condition Monitoring System) and FDS (Fault Detection System) is mandatory. The efficiency and accuracy of these systems are crucial in deciding when to carry out a maintenance process. In this paper, a fault detection system based on intelligent clustering method is proposed. Using SCADA data, the clustering model was trained and evaluated for its accuracy through rigorous simulations. Results show that the proposed approach is able to accurately detect the deteriorating condition of a wind turbine as it nears a downtime period.
This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.3
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pp.725-734
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2016
SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) system is widely used for remote monitoring and control throughout the domestic industry. Due to a recent breach of security on SCADA systems, such as Stuxnet, the need of correctly established secure certification of a control system is growing. Currently, EDSA-CRT (Embedded Device Security Assurance-Communication Robustness Test), which tests the ability to provide core services properly in a normal/abnormal network protocol, is only focused on the testing of IP-based protocols such as IP, ARP, TCP, etc. Thus, in this paper, we propose test requirements for DNP3 protocol based on EDSA-CRT. Our analysis show that the specific test cases provide plentiful evidences that DNP3 should follow based on its functional requirements. As a result, we propose 33 specific test case for DNP3 protocol.
The previous MCC's have the demerits of high cost and much manhour for rework because they are impossible for the standardization of products and have many manual connections. The customers require the products which can operate in connection with SCADA system by digitalizing the functions of the current MCC's and are systematized with capability of remote control. To solve these disadvantages and requirements, we developed the Electronic Motor Control System according to starting type for applying to fields based on this. This system has the various functions such as protection, measurement, and communication. Using these functions, it can monitor motor status through communication with the upper system and define the circuit for lower connection cost according to starting type and shorter manufacture period by program. The development of this product results in establishment of competitive structure with domestic competition and perfect automatic monitoring through linkage with SCADA system. In addition, it provides the comparable dominancy of receiving on orders in switch gear and adaptability to change of MCC market in Japan and Europe.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.60
no.1
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pp.32-36
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2011
In this study, authors have proposed the autonomous state estimation which has been composed with IEC61850, GPS time synchronization and objective model design concept. The proposed method is able to supervise/correct measurement and communication error from SCADA. The major advantages of the proposed autonomous state estimation are that it is possible to evaluate integrity of data measured and transferred from SCADA, to reduce human intervention and to expense national-size applications such as EMS (Energy Management System), WAMS (Wide Area Monitoring System) or WAPS (Wide Area Protection System). This study addresses the issues related to the operation of the smart grid and proposes a new automated approach to achieve this goal. Through applying the proposed system to IEEE 14-bus test electric system, we prove the possibility of the proposed idea.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.4
no.3
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pp.263-266
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2001
In this paper, intelligent methods using digital protection relay in power SCADA system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection during operation and control at starting for induction motor which have various load environments and capacities in power systems. The digital protective relay was designed with DSP CPU(TMS320C31) to protect and measure more quickly and precisely. The test result on the basis of KEMC 1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protection relay is improved within ${\pm}5%$. Also, we can control motors at starting according to starting types with simple method as programmable sequence editor. So we can improve the demerits of high cost and much manhour for rework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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