Cognitive Dynamic System for Control and Cyber-Attack Detection in Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new way of thinking that characterizes itself by uniting two entities, namely state estimation in the smart grid (SG) and cognitive dynamic system (CDS). False data injection (FDI) attacks are a family of new attacks that have been considered to be the most dangerous cyber-attack as it leads to cascaded bad decision making throughout the SG network, which can lead to severe repercussions. The conventional state estimation and bad data detection techniques, which have been applied to reduce observation errors and detect bad data in energy system state estimators, cannot detect FDI attacks. Here, we bring into play an objective-seeking system to act as the supervisor of the SG network. To this end, we propose to introduce a new metric for the SG: the entropic state. The entropic state has two purposes: 1) it provides an indication of the grid's health on a cycle-to-cycle basis and 2) it can be used to detect FDI attacks. Consequently, improving the entropic state is the goal of the supervisor. To achieve that objective, the supervisor dynamically optimizes the state estimation process by reconfiguring the weights of the sensors in the network. With optimality in mind, the CDS is the superior choice for the supervisory system. In this structure, the CDS interacts with the SG network, which is considered as the environment. Computer simulations are carried out on a 4-bus and the IEEE 14-bus systems to highlight the performance of the proposed approach in detecting both bad data and FDI attacks in the SG, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».