Model-Based Secure Load Frequency Control of Smart Grids Against Data Integrity Attack
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a cyber-physical digital signature creation method and a resilient load frequency control approach are proposed to improve the security of the existing SCADA protocols used in the load frequency control of interconnected power systems. In specific, the dynamic model of the power system is used to predict the future states of the system and the statistics of a number of future states are calculated and used as the dynamic hash to determine the integrity of the data communicated between remote telemetry units and the power system SCADA control center. The proposed algorithm has inherently the cyber-physical characteristics and enhanced robustness to collisions without adding a larger overhead to the message frame of the packets in current SCADA protocols. To compensate for the possible performance degradation and instability of the power system caused by corrupted data, a model-based resilient load frequency controller is designed for the smart grid. The maximum interval between two consecutive feedback updates in the model-based control scheme is obtained for securing the stability of the power system. The investigation of three types of integrity attacks on a two-area power system shows that the proposed model-based digital signature attack detection scheme is able to detect even a little inconsistency of the communicated data. By using the designed resilient load frequency controller, the stability and dynamic performance of the smart grid are guaranteed.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».