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Enregistrement W4386108362 · doi:10.1109/tsg.2023.3307679

A Federated Byzantine Agreement Model to Operate Offline Electric Vehicle Supply Equipment

2023· article· en· W4386108362 sur OpenAlexaff
Javad Fattahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSingle point of failureScalabilityComputer securityPublic key infrastructureDistributed computingComputer networkProvisioningElectric vehicleDatabasePublic-key cryptographyEncryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing equitable and resilient electric vehicle supply equipment (EVSE) to remote locations with limited access to the Internet infrastructure is one of the paradoxes in the decarbonization plan. In this paper, we develop an electric vehicle (EV) charging management system comprised of offline EVSEs based on a Federated Byzantine Agreement (FBA) system. To enable offline peer-to-peer (P2P) authentication between the user’s device (UD) and EVSE stations, we use a distributed certificate management based on Shamir’s algorithm and blind signing approach using the ring signature. We introduce extended FBA for charge point operator (FBA-CPO) systems and include explicit operational functions to ensure the ledger dissemination and scalability of the network. We specifically employ a pre-authorized mechanism for deferral vouchers using a pre-signed and weighted signing method. In the FBA-CPO network, each charger records all transactions on a local ledger and publicly publishes ledgers through random UD nodes. Under a generalization of the property of the federated quorum system, the proposed approach could provide a reliable network centrality with or without offline EVSEs. Eventually, we examined the performance of the proposed model using a system of real devices and their digital twins. Results show the FBA-CPO satisfies all functional and cross-cutting requirements for a consistent transnational mechanism.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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