Software Defined Networks based Smart Grid Communication: A\n Comprehensive Survey
Notice bibliographique
Résumé
The current power grid is no longer a feasible solution due to\never-increasing user demand of electricity, old infrastructure, and reliability\nissues and thus require transformation to a better grid a.k.a., smart grid\n(SG). The key features that distinguish SG from the conventional electrical\npower grid are its capability to perform two-way communication, demand side\nmanagement, and real time pricing. Despite all these advantages that SG will\nbring, there are certain issues which are specific to SG communication system.\nFor instance, network management of current SG systems is complex, time\nconsuming, and done manually. Moreover, SG communication (SGC) system is built\non different vendor specific devices and protocols. Therefore, the current SG\nsystems are not protocol independent, thus leading to interoperability issue.\nSoftware defined network (SDN) has been proposed to monitor and manage the\ncommunication networks globally. This article serves as a comprehensive survey\non SDN-based SGC. In this article, we first discuss taxonomy of advantages of\nSDNbased SGC.We then discuss SDN-based SGC architectures, along with case\nstudies. Our article provides an in-depth discussion on routing schemes for\nSDN-based SGC. We also provide detailed survey of security and privacy schemes\napplied to SDN-based SGC. We furthermore present challenges, open issues, and\nfuture research directions related to SDN-based SGC.\n
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».