MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297198361 · doi:10.3390/en15196984

A Survey on IoT-Enabled Smart Grids: Emerging, Applications, Challenges, and Outlook

2022· article· en· W4297198361 sur OpenAlexaff
Arman Goudarzi, Farzad Ghayoor, Muhammad Waseem, Shah Fahad, Issa Traoré

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridComputer securitySoftware deploymentComputer scienceInternet of ThingsGridReliability (semiconductor)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionTelecommunicationsEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swift population growth and rising demand for energy in the 21st century have resulted in considerable efforts to make the electrical grid more intelligent and responsive to accommodate consumers’ needs better while enhancing the reliability and efficiency of modern power systems. Internet of Things (IoT) has appeared as one of the enabling technologies for smart energy grids by delivering abundant cutting-edge solutions in various domains, including critical infrastructures. As IoT-enabled devices continue to flourish, one of the major challenges is security issues, since IoT devices are connected through the Internet, thus making the smart grids vulnerable to a diverse range of cyberattacks. Given the possible cascading consequences of shutting down a power system, a cyberattack on a smart grid would have disastrous implications for the stability of all grid-connected infrastructures. Most of the gadgets in our homes, workplaces, hospitals, and on trains require electricity to run. Therefore, the entire grid is subject to cyberattacks when a single device is hacked. Such attacks on power supplies may bring entire cities to a standstill, resulting in massive economic losses. As a result, security is an important element to address before the large-scale deployment of IoT-based devices in energy systems. In this report, first, we review the architecture and infrastructure of IoT-enabled smart grids; then, we focus on major challenges and security issues regarding their implementation. Lastly, as the main outcome of this study, we highlight the advanced solutions and technologies that can help IoT-enabled smart grids be more resilient and secure in overcoming existing cyber and physical attacks. In this regard, in the future, the broad implementation of cutting-edge secure and data transmission systems based on blockchain techniques is necessary to safeguard the entire electrical grid against cyber-physical adversaries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations206
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetSmart Grid Security and ResilienceTravaux en français237 207