Attack-Resilient Optimal PMU Placement via Reinforcement Learning Guided Tree Search in Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
The operation of smart grids heavily relies on secure and accurate meter measurements provided by phasor measurement units (PMUs). Therefore, the optimal PMU placement (OPP) aiming to achieve the complete system observability of smart grids with as few PMUs as possible has been extensively investigated. Although many existing studies have focused on the OPP, few of them are concerned with the placement order of PMUs. To protect as many buses as possible in smart grids when installing PMUs in stages owing to high cost, this paper proposes the attack-resilient OPP strategy which places PMUs in order by using reinforcement learning guided tree search, where the sequential decision making of reinforcement learning is utilized to explore placement orders. The least-effort attack model is carried out to screen vulnerable buses such that the buses adjacent to these buses can be placed PMUs in advance to reduce the state space and action space of the large-scale smart grid environment. Based on that, the reinforcement learning guided tree search approach is used to explore the key buses which need placing PMUs, where the repeated exploration of the agent is avoided by tree search. Then, a reasonable placement order of PMUs is obtained according to the action sequence the proposed method provides. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified on various IEEE standard test systems and the comparison results with existing methods are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».