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A temporal graph neural network and reinforcement learning based secure and efficient V2G system

Projektbeschreibung

Cybersichere und flexible Konnektivität für die Netzintegration von Elektrofahrzeugen

Die Vehicle-to-Grid-Technologie (V2G) ermöglicht es, dass Elektrofahrzeuge ungenutzte Energie aus ihren Batterien wieder in das Stromnetz einspeisen und somit die Netzflexibilität erhöhen. Allerdings bringt diese erhöhte Konnektivität auch erhebliche Cybersicherheitsrisiken für das Stromnetz mit sich, die zu Störungen führen können. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm soll Projekt TRUST-V2G mittels fortschrittlicher KI und Erprobung im praktischen Betrieb ein sicheres, effizientes und datenschutzfreundliches System für das bidirektionale Laden von Elektrofahrzeugen schaffen. Den Rahmen bildet ein umfassendes Verteidigungssystem mit drei integrierten Schlüsseltechnologien: eine datenschutzfreundliche KI zur Erkennung von Netzwerkbedrohungen und zur Gewährleistung des Datenschutzes, eine adaptive Graphmodellierung zur Antizipation sich entwickelnder Angriffsmuster und intelligente, Multi-Agens-basierte Verteidigungssysteme zur Aufrechterhaltung der Stabilität, Sicherheit und Leistungsfähigkeit des Netzes.

Ziel

The European Union’s transition to a climate-neutral energy system depends on large-scale integration of renewable energy and flexible infrastructures. Vehicle-to-Grid (V2G) technology, which enables electric vehicles to both consume and supply electricity, can provide critical flexibility but also exposes the power system to new cybersecurity risks. The TRUST-V2G project will develop a secure, privacy-preserving, and efficient V2G framework that combines advanced artificial intelligence with real-world validation in European living labs. The research introduces three integrated innovations: (i) Federated Privacy-Preserving Intelligence to detect cyber threats across heterogeneous V2G networks while guaranteeing data protection; (ii) Adaptive Temporal Graph Neural Networks to model evolving attack patterns and anticipate cascading risks; and (iii) Multi-Agent Reinforcement Learning-based Defense Orchestration to optimize grid resilience, safety, and performance under adversarial conditions. TRUST-V2G will be validated at Linköping University Vehicle Lab with over 20 operational V2G systems, advancing technology readiness from TRL 3 to 5. This project will enhance the scientific skills and innovation capability, expand research horizons, and establish research collaborations with both the academic & non-academic sectors of the applicant. The fellowship will train the researcher in federated learning, graph reasoning, and reinforcement learning, while transferring expertise in control theory and intelligent coordination to the host institutions. By delivering a scalable framework that strengthens digital trust, enhances grid stability, and supports inclusive energy security, TRUST-V2G will directly contribute to the European Union’s goals under the Green Deal, the Cyber Resilience Act, and Horizon Europe’s priorities for secure and sustainable energy systems.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

LINKOPINGS UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 252 180,00
Adresse
CAMPUS VALLA
581 83 Linkoping
Schweden
Region
Östra Sverige Östra Mellansverige Östergötlands län
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (1)