An artificial insurance framework for a hydrogen-based microgrid to detect the advanced cyberattack model
Notice bibliographique
Résumé
Microgrid systems have evolved based on renewable energies including wind, solar, and hydrogen to make the satisfaction of loads far from the main grid more flexible and controllable using both island- and grid-connected modes. Albeit microgrids can gain beneficial results in cost and energy schedules once operating in grid-connected mode, such systems are vulnerable to malicious attacks from the viewpoint of cybersecurity. With this in mind, this paper explores a novel advanced attack model named the false transferred data injection (FTDI) attack aiming to manipulatively alter the power flowing from the microgrid to the upstream grid to raise voltage usability probability. One crucial piece of information that the model uses to change the system and cause the greatest amount of damage while concealing the attacker's view is the voltage stability index. Saying that the power transaction between the microgrid and the upstream grid is within the broad scope of bilateral exchange at any given moment is noteworthy. Put otherwise, with respect to the FTDI assault, the microgrid's power direction is just as significant to the detection system as the transferred power value. Therefore, once the microgrid is running in the grid-connected mode, the false data detector needs to concurrently detect changes in the value and direction of power. To overcome this problem, the paper presents a learning generative network model, based on the generative adversarial network (GAN) paradigm, to recognize the change in probability values that is maliciously aimed. To this end, a studied microgrid system including the wind turbine, photovoltaic, storage, tidal turbine, and fuel cell units is performed on the tested 24-bus IEEE grid to satisfy the local load demands. Comparative analysis indicates notable gains, such as scores of 0.95%, 0.92%, 0.7%, and 10% for the Hit rate, C.R. rate, F.A. rate, and Miss rate in order to evaluate the GAN-based detection model within the microgrid.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».