智能农场安全防护：基于数据驱动的可再生能源与海水淡化协同控制提升农业可持续性

为解决智能农场中可再生能源(RESs)与反渗透海水淡化(ROD)系统面临的虚假数据注入(FDI)攻击问题，研究人员提出融合模糊逻辑与XGBoost的混合数据驱动控制策略。该研究成功将水电需求数据的平均绝对百分比误差(MAPE)降至5.03%（电力）和3.86%（供水），显著提升智能能源枢纽(SEH)的网络安全性与运行稳定性，为农业水-能管理系统提供创新解决方案。

　　

随着全球气候变化加剧，农业水资源短缺问题日益严峻，将可再生能源(Renewable Energy Sources, RESs)与反渗透海水淡化(Reverse Osmosis Desalination, ROD)系统结合的智能农场成为重要解决方案。然而，这种高度互联的系统正面临日益复杂的网络安全威胁，特别是虚假数据注入(False Data Injection, FDI)攻击，可能导致水电供需数据被篡改，进而引发系统运行紊乱。研究表明，此类攻击可造成高达21.47%的电力需求和17.18%的供水需求偏差，严重威胁农业生产的稳定性。

为应对这一挑战，研究人员开发了一种创新的混合数据驱动控制策略，该成果发表在《Desalination》期刊。该方法创造性结合模糊逻辑(Fuzzy Logic)与极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)算法，不仅能有效检测异常数据，还能动态修正被篡改的水电需求信息。研究采用混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming, MILP)模型框架，通过CPLEX求解器实现优化计算，并引入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和卡尔曼滤波(Kalman Filter)作为对比基准。

Abbreviations
研究首先明确定义了技术体系中的关键术语，包括智能能源枢纽(Smart Energy Hub, SEH)、能量状态(State of Charge, SOC)等核心概念，为后续分析建立标准化基础。

Description of the issue
通过案例研究1建立基准场景，揭示攻击者利用24小时本地需求波动漏洞实施FDI攻击的机制。分析表明，传统检测方法难以识别精心设计的攻击模式。

Model resolution methodology
提出的混合方法分两阶段运作：首先构建可规避传统检测的FDI攻击模型，随后部署模糊-XGBoost联合算法进行数据重建。该方法特别优化了海水淡化场景下的负载预测精度。

Results the hybrid Fuzzy Logic and XGBoost
对比实验显示，模糊-XGBoost组合的MAPE值显著优于LSTM和卡尔曼滤波：水电需求修正误差分别降低8.2-24.8个百分点和14.9-27.2个百分点，验证了其在动态稳定供需平衡方面的卓越性能。

Conclusion and future work
该研究为可再生能源驱动的智能农业系统建立了网络安全新范式，其创新性体现在三方面：1) 首次实现攻击检测与运行稳定的同步优化；2) 突破传统方法在非结构化数据处理上的局限；3) 为多能耦合系统提供可扩展的防护框架。值得注意的是，作者Daryoush Tavangar Rizi等特别强调，该方法可扩展应用于光伏-储能等混合能源系统，但需进一步研究不同气候条件下的适应性优化。

这项工作的实际价值在于，它为面临日益严重网络安全威胁的精准农业提供了可落地的技术方案，其3.86-5.03%的误差控制水平已接近工业级应用标准。随着智能农场在全球范围内的推广，这种融合人工智能与控制理论的方法预计将在保障粮食安全和水资源可持续利用方面发挥关键作用。