A Real-time Quantitative Framework for Survivability Evaluation of Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
Responding to high impact events, such as cyberattacks, during the first phase of resilience, i.e., survive, plays an important role in a system resilience enhancement. To this end, a real-time quantitative framework is highly needed. Motivated by this, this paper proposes a novel real-time cyber-physical resilience-based survivability metric for smart grids’ survivability assessment. The proposed method takes into account the survivability of both the electrical, i.e., physical, and cyber systems. A survivability margin is established for Power-side Survivability (PsS) to monitor the power system’s capacity to maintain the functionality of its critical components. Available Generation Capacity (AGC) and Network Accordant Connectivity (NAC) are factors that are considered while calculating PsS. Based on the available pathways between the Human-Machine Interface (HMI) and Intelligent Electronic Devices (IEDs) in a substation, the Cyber-side Survivability (CsS) is calculated for a given cyber configuration. The computational complexity of the metric calculation limits the metric to real-time measurement. To address this issue, the Histogram-based Gradient Boosting Regression Tree (HGBRT) model is used to forecast the metric depending on system circumstances. To demonstrate its efficacy, the proposed metric is tested on the PJM 5-bus system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».