O controle de frequência de carga é geralmente gerenciado por um controlador proporcional-integral-derivativo (PID) tradicional. Nos últimos anos, controladores adaptativos baseados em aprendizado profundo por reforço têm recebido grande atenção devido ao seu desempenho excepcional. No entanto, esses controladores adaptativos baseados em aprendizado profundo por reforço possuem vulnerabilidades inerentes e são suscetíveis a ataques adversários. Para desenvolver sistemas de controle mais robustos, este artigo realiza uma análise aprofundada da vulnerabilidade de controladores adaptativos baseados em aprendizado profundo por reforço sob ataques adversários. Primeiramente, um controlador adaptativo foi desenvolvido com base em um algoritmo de aprendizado profundo por reforço. Em segundo lugar, considerando as capacidades limitadas do atacante, o desempenho do controle de frequência de carga baseado em aprendizado profundo por reforço sob ataques adversários foi avaliado utilizando um método de otimização de ordem zero. Por fim, a robustez do controlador adaptativo baseado em aprendizado profundo por reforço foi aprimorada por meio de treinamento adversarial. Por meio de extensas simulações, o desempenho do controlador PID baseado em aprendizado profundo por reforço foi avaliado na presença e ausência de ataques adversários.

controlador adaptativo;aprendizado profundo por reforço;controle de frequência de carga;ataques adversariais