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Enregistrement W4381855600 · doi:10.3389/fenrg.2023.1229000

Editorial: Recent advances of edge computing for smart grid

2023· editorial· en· W4381855600 sur OpenAlexaff
Peng Zeng, Hao Liang, Ning Zhang, Chunhe Song

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceSmart gridGridEngineering physicsNanotechnologyPhysicsMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances of edge computing for smart gridSmart grid is a power system equipped with ICT system to allow for bidirectional flow of electricity and information (Lo Cascio et al., 2021;Song et al., 2022).With the development of Internet of Things (IoT), a large number of terminal devices have been connected to smart grid and generated massive real-time data.The computing and storage resources of edge devices in smart grid are usually limited, and it is difficult to run complex artificial intelligence algorithms to fully process these data.Meanwhile, transferring all data to the cloud server does not only incur significant latency, but also easily leads to data leakage and security issues.Edge computing is an effective way to solve these problems (Song et al., 2023).Edge computing provides services on the side close to the data source, so as to meet the requirements of smart grid in real-time, intelligence and security (Song et al., 2021).This Research Topic aims to collect original papers on the recent advances of edge computing technology applied to the smart grid and present important results in the fields of system optimization, fault detection, intelligent protection, load analysis and forecasting, security and privacy, etc.In this Research Topic, eight papers have been accepted, and all papers were carefully reviewed by at least two reviewers and one guest editor.Details of these papers are as follows.Security is a core issue of smart grid, and Li et al., Liu et al., Xu et al. focused on the lightweight security methods for smart grid. In, Liu et al. proposed a cluster-based scheme for the purpose of preventing wormhole attacks. First, a clustering algorithm was proposed to elect clusterheads, then the elected clusterheads were used to implement the wormhole attacks prevention scheme. Simulation results indicated the proposed method can prevent wormhole attacks efficiently. In, Xu et al. designed an edge computing security support engine and a security monitoring system based on the docker container. In this method, a node security judgment method was proposed combined with a container monitoring and objective weighting method, and a method was proposed to evaluate the security of the unmonitored node. The results proved the efficiency of the proposed method for security protection of the edge power system. In Li et al. designed A 5G network security architecture for smart grid, in which they replaced the commonly used plaintext information in the original system with ciphertext based on Software Defined Network (SDN).Meanwhile, they utilized the defects and differences in devices in smart grid to identify signals and prevent attackers from further damaging the leaked sensitive data.The experimental results showed that the SDN based 5G network anti-attack scheme can avoid the centralized exposure of sensitive data and reduce computational overhead, thus improve system security.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,030

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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