यह शोधपत्र एक समानांतर साइबर-भौतिक हमले (PCPA) के अंतर्गत एक रैखिककृत (DC) विद्युत प्रवाह मॉडल की दोष निदान समस्या का अध्ययन करता है। PCPA एक साथ भौतिक संचरण लाइनों को क्षतिग्रस्त करता है और मापन डेटा संचरण को बाधित करता है, जिससे सिस्टम सुरक्षा और पुनर्प्राप्ति प्रभावित होती है या विलंबित होती है। भौतिक हमले के तंत्रों में न केवल संचरण लाइन विफलताएँ शामिल हैं, बल्कि उदाहरण के लिए, क्षतिग्रस्त वितरित लचीले AC विद्युत संचरण प्रणाली (D-FACTS) उपकरणों के माध्यम से प्रवेश मॉडुलन भी शामिल है। इस समस्या के समाधान के लिए, हम मेटा-मिश्रित पूर्णांक प्रोग्रामिंग (MMIP) पर आधारित एक दोष निदान ढाँचा प्रस्तावित करते हैं जो ग्राफ़ ध्यान नेटवर्क-आधारित दोष स्थानीयकरण (GAT-FL) को एकीकृत करता है। सबसे पहले, हम मापन पुनर्निर्माण स्थितियाँ प्राप्त करते हैं जो आक्रमण क्षेत्र में अज्ञात मापों को उपलब्ध मापों और सिस्टम टोपोलॉजी से पुनर्निर्मित करने की अनुमति देती हैं। इन स्थितियों के आधार पर, हम निदान कार्य को एक MMIP मॉडल के रूप में सूत्रित करते हैं। GAT-FL संभावित भौतिक हमलों के संभाव्यता वितरण की भविष्यवाणी करता है, जिसे MMIP के उद्देश्य फलन गुणांकों में शामिल किया जाता है। MMIP को हल करने से हमले के स्थान और आकार का इष्टतम अनुमान प्राप्त होता है, जिसका उपयोग सिस्टम स्थिति के पुनर्निर्माण के लिए किया जाता है। प्रस्तावित दोष निदान एल्गोरिथ्म की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करने के लिए, हम IEEE 30/118 बस मानक परीक्षण मामलों पर प्रयोगात्मक सिमुलेशन करते हैं।
