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Enregistrement W3201306532 · doi:10.3390/app11188780

Technological Perspective of Cyber Secure Smart Inverters Used in Power Distribution System: State of the Art Review

2021· article· en· W3201306532 sur OpenAlexaff
Sumukh Surya, S. Mohan Krishna, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridComputer securitySoftware deploymentInteroperabilityComputer scienceReliability (semiconductor)Risk analysis (engineering)Cyber-physical systemGridSystems engineeringEngineeringPower (physics)Electrical engineeringBusinessSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of smart grid architecture as compared to the conventional grid is to ensure more stability, reliability and bi-directional communication between the utility and the consumer. The deployment of the same has succeeded in improving the efficiency of the distribution systems and effective co-ordination and interoperability among the different components of the grid. Smart inverters play a major role in seamless grid integration, control and conversion of power when the renewable energy sources are present. However, they come with several security challenges as well, which are of considerable concern. Certain cyber threats include physical and cyber attacks, natural phenomena which in turn can lead to grid failure, blackouts, commercial energy losses, privacy and safety issues, etc. Therefore, there is a need for critical examination of all these issues which must be considered for designing cyber secure smart inverters at the distribution level. In this comprehensive review, keeping the technological perspective in mind, the existing gaps and the necessity for the same are highlighted. The various topologies, IEEE protocols and the control strategy are presented in detail. This will enable prospective researchers to address the design issues of smart inverters with greater focus on security and reliability aspects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,234

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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