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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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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