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Enregistrement W3128218187 · doi:10.1109/epec48502.2020.9319924

The Impact of Cybersecurity on Siting Distributed Generation Units in AC Power Systems

2020· article· en· W3128218187 sur OpenAlexaffabout
Jay Nayak, Irfan Al‐Anbagi

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE Electric Power and Energy Conference (EPEC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityVulnerability (computing)Computer scienceGridElectric power systemSmart gridCyber-attackPower gridVulnerability assessmentCritical infrastructurePower (physics)Constraint (computer-aided design)EngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vulnerabilities of the smart grid to cyberattacks can pose dangerous threats to the assets connected to the power network. It is important to identify cyber vulnerabilities in power systems and implement effective defense mechanisms to prevent cyber threats on these assets. Existing research works have not shown effective techniques for the vulnerability assessment and countermeasures against cyberattacks for the AC power systems. In this paper, we emphasize the impact of cybersecurity on siting distributed generation (DG) units in the AC power grid. We present an AC-based false data injection (FDI) attack model to analyze the cyber vulnerabilities of the system and propose an optimal defense strategy to prevent cyber incidents on these units. We perform experiments on the SaskPower network of Saskatchewan, Canada, to demonstrate the optimal siting for DG units under the cybersecurity constraint. Our simulation results obtained for the SaskPower grid show the effectiveness of our proposed approaches to analyze the cyber vulnerabilities of the power grid and find secure sites for the DG units in Saskatchewan.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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