Application of Feasibility Area for Cybersecurity of Electric Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of digital communication in modern power grids helps deploy the advanced and real-time power system control systems to withstand renewable energy fluctuations. This, however, could open the door to cyberattacks on the communication data. Cybersecurity layers presented by Bad Data Detection (BDD) and pre-occurrence False Data Injection (FDI) detection layers are developed to block these attacks. Such layers, however, cannot guarantee a 100% success rate, and thus, stealthy FDI attacks, which mask the system operation, can penetrate the pre-occurrence layers to change the optimal operation points. To detect the infiltrated stealthy attacks, a new post-occurrence FDI detection layer is proposed in this paper by using the concept of the Feasibility Area (FA), which identifies the region where a power system parameter exits in normal operation conditions using a historical window of data. Deterministic and non-deterministic shapes are used to represent the FA. The state of the power system parameters, such as bus voltage phasors, current phasors, apparent power, and their pattern is utilized to identify the existence of FDI cyberattacks using Pattern Recognition Neural Network (PRNN). The proposed method shows a high performance in detecting stealthy FDI cyberattacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».