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Enregistrement W2586222769 · doi:10.1109/tsg.2017.2666046

A Class of Switching Exploits Based on Inter-Area Oscillations

2017· article· en· W2586222769 sur OpenAlexafffund
Ahmed Khalil, Abdallah Farraj, Deepa Kundur, Reza Iravani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectric power systemOscillation (cell signaling)Power (physics)Mode (computer interface)ObservableClass (philosophy)Computer scienceTransmission (telecommunications)ExploitElectronic engineeringControl theory (sociology)EngineeringTopology (electrical circuits)Electrical engineeringTelecommunicationsPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a new class of cyber-physical switching attacks that targets power transmission systems. The proposed approach relies on exciting inter-area oscillation modes in a coordinated manner to drive groups of system generators out of step. Our paradigm targets inter-area oscillations by switching a relatively small part (in the order of 2%) of the system load at a (low) frequency that resonates with one of the inter-area oscillation modes observed in the power system. The switching frequency of the targeted mode is chosen through measurement-based analysis of the frequency deviation at a select bus that is observable by the adversary. The inter-area switching attack is implemented as single-load switching and coordinated multi-load switching and is studied with a variety of switching signals. Numerical results show the potential and characteristics of the proposed switching exploitation when applied to the four-machine two-area power system and the Northeast Power Coordinating Council 68-bus system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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