Balancing System Survivability and Cost of Smart Grid Via Modeling Cascading Failures
Notice bibliographique
Résumé
As a typical emerging application of cyber physical system, smart power grid is composed of interdependent power grid and communication/control networks. The latter one contains relay nodes for communication and operation centers to control power grid. Failure in one network might cause failures in the other. In addition, these failures may occur recursively between the two networks, leading to cascading failures. We propose a k-to- n interdependence model for smart grid. Each relay node and operation center is supported by only one power station, while each power station is monitored and controlled by k operation centers. Each operation center controls n power stations. We show that the system controlling cost is proportional to k. Through calculating the fraction of functioning parts (survival ratio) using percolation theory and generating functions, we reveal the nonlinear relation between controlling cost and system robustness, and use graphic solution to prove that a threshold exists for the proportion of faulty nodes, beyond which the system collapses. The extensive simulations validate our analysis, determine the percentage of survivals and the critical values for different system parameters. The mathematical and experimental results show that smart grid with higher controlling cost has a sharper transition, and thus is more robust. This is the first paper that focuses on on improving smart power grid robustness by changing monitoring strategies from an interdependent complex networks perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».