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Enregistrement W4391929906 · doi:10.1109/oncon60463.2023.10431170

Cybersecurity Vulnerabilities in Phase-Locked Loop (PLL) of DFIG-Based Wind Power Plants

2023· article· en· W4391929906 sur OpenAlexafffund
Mostafa Ansari, Mohsen Ghafouri, Amir Ameli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensLakehead UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhase-locked loopLoop (graph theory)Doubly fed electric machineWind powerLocked-in syndromePower (physics)Phase (matter)Computer scienceElectrical engineeringAC powerEngineeringVoltagePhysicsPhase noise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of wind energy, particularly Doubly-Fed Induction Generator (DFIG) turbines, into power grids has increased significantly owing to their performance and cost-efficiency. Within the DFIG-based turbines, a critical component is the Phase-Locked Loop (PLL). This study delves into the cybersecurity vulnerabilities associated with PLL systems. Initially, a dynamic model for DFIG turbines—including voltage and current control loops and the PLL—is developed. The PLL model is assumed to work based on the fundamental frequency of the positive sequence of voltage. Then, it has been shown that when a malicious signal with the natural frequency of PLL is injected into the measurements, the estimation of phase angle will start to oscillate. This instability, in turn, leads to disruptions in the stability of the active power injected into the grid which results in DFIG disconnection and highly threatens the grid stability. We further investigate the impacts of the proposed attack under varying parameter configurations, employing the EPRI benchmark within the EMTP-RV software.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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