A Machine Learning-Based Smart Grid Protection and Control Framework Using Kalman Filters for Enhanced Power Management
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen an increase in electrical crises due to the proliferation of automated inductors and electrical applications such as electric vehicles and mobile devices.The greater dispersion in the smart grid exposes it to risks like cyber-attacks, attenuation, and faulty detections that were not prevalent in conventional methods.The proposed machine learning-based renewable energy smart grid protector and controller (ReSGPC) using Kalman filters effectively controls and detects noise faults, cyberattacks, and attenuation, addressing the mentioned problems.Additionally, the proposed method has increased the efficiency of the smart grid due to its superior performance compared to conventional methods.This method provides an additional layer of protection for the system, safeguarding grid information.An optimal control law is developed to ensure the stability of the power network.The controller demonstrates significant improvements in effectiveness regardless of the initial values.Numerical simulations verify the developed approach, showing that the recommended method offers a more powerful line of attack.This strategy provides a crucial energy management framework for the smart grid, representing a reliable and system-based communication infrastructure with applications integrating renewable resources.Performance analysis reveals substantial improvements, with the proposed method achieving an efficiency increase of 0.25%, 0.42%, 0.32%, and 0.34% in Mean Squared Error (MSE) for ∆1, ∆2, ∆3, and ∆4 scenarios respectively, compared to existing methods.
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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 | 0,001 |
| 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 ».