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Enregistrement W4299674676 · doi:10.48550/arxiv.1801.04613

Software Defined Networks based Smart Grid Communication: A\n Comprehensive Survey

2018· preprint· en· W4299674676 sur OpenAlexaff
Mubashir Husain Rehmani, Alan Davy, Brendan Jennings, Chadi Assi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridComputer scienceInteroperabilityVendorSoftware-defined networkingGridReliability (semiconductor)Communications protocolSoftwareComputer networkKey (lock)Distributed computingComputer securityPower (physics)EngineeringWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,115 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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