Cet article étudie le problème de diagnostic des défauts d'un modèle de flux de puissance linéarisé (CC) lors d'une attaque cyberphysique parallèle (PCPA). Cette attaque endommage simultanément les lignes de transmission physiques et perturbe la transmission des données de mesure, compromettant ou retardant ainsi la protection et la récupération du système. Les mécanismes d'attaque physique incluent non seulement les pannes de lignes de transmission, mais aussi la modulation d'admittance via des dispositifs de système de transmission de puissance CA flexible distribué (D-FACTS) compromis, par exemple. Pour résoudre ce problème, nous proposons un cadre de diagnostic des défauts basé sur la programmation en nombres entiers mixtes méta (MMIP) qui intègre la localisation des défauts basée sur le réseau d'attention graphique (GAT-FL). Tout d'abord, nous dérivons des conditions de reconstruction des mesures permettant de reconstruire des mesures inconnues dans la région attaquée à partir des mesures disponibles et de la topologie du système. Sur la base de ces conditions, nous formulons la tâche de diagnostic sous la forme d'un modèle MMIP. GAT-FL prédit la distribution de probabilité des attaques physiques potentielles, qui est intégrée aux coefficients de la fonction objective du MMIP. La résolution du MMIP fournit des estimations optimales de l'emplacement et de la taille des attaques, qui sont ensuite utilisées pour reconstruire l'état du système. Pour démontrer l'efficacité de l'algorithme de diagnostic de pannes proposé, nous effectuons des simulations expérimentales sur des cas de test standard de bus IEEE 30/118.
