論文の概要: Cyberattack on the Microgrids Through Price Modification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08757v1
- Date: Fri, 15 May 2020 17:14:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 03:07:35.623993
- Title: Cyberattack on the Microgrids Through Price Modification
- Title（参考訳）: 価格変更によるマイクログリッドのサイバー攻撃
- Authors: Subhankar Mishra
- Abstract要約: 本研究では,マイクログリッドから独立して動作できることから,マイクログリッドに対する電気攻撃の価格変動の影響について検討する。
この攻撃は、1)メイングリッドからマイクログリッドを分離する(アイランディング)と、2)マイクログリッド内のノードを障害する、という2つの段階から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent massive failures in the power grid acted as a wake up call for all
utilities and consumers. This leads to aggressive pursue a more intelligent
grid which addresses the concerns of reliability, efficiency, security, quality
and sustainability for the energy consumers and producers alike. One of the
many features of the smart grid is a discrete energy system consisting of
distributed energy sources capable of operating independently from the main
grid known as the microgrid. The main focus of the microgrid is to ensure a
reliable and affordable energy security. However, it also can be vulnerable to
cyber attack and we study the effect of price modification of electricity
attack on the microgrid, given that they are able to operate independently from
the main grid. This attack consists of two stages, 1) Separate the microgrids
from the main grid (islanding) and 2) Failing the nodes inside the microgrid.
Empirical results on IEEE Bus data help us evaluate our approach under various
settings of grid parameters.
- Abstract（参考訳）: 電力網の最近の大規模な失敗は、すべてのユーティリティーと消費者の覚醒を呼び起こした。
これにより、よりインテリジェントなグリッドを積極的に追求し、信頼性、効率性、セキュリティ、品質、そしてエネルギー消費者と生産者の持続可能性に関する懸念に対処する。
スマートグリッドの多くの特徴の1つは、マイクログリッドとして知られるメイングリッドから独立して動作可能な分散エネルギー源からなる離散エネルギーシステムである。
マイクログリッドの主な焦点は、信頼性と安価なエネルギーセキュリティを確保することである。
しかし、サイバー攻撃の影響を受けやすい可能性があり、マイクログリッドに対する電力攻撃の価格変更が、メイングリッドとは独立に動作可能であることを考慮し、その影響について検討する。
この攻撃は2段階からなる。
1)メイングリッド(陸地)からマイクログリッドを分離し,
2) マイクログリッド内部のノードの障害。
IEEE Busデータに関する実証結果は、グリッドパラメータのさまざまな設定下でのアプローチの評価に役立ちます。
関連論文リスト
- Towards Secured Smart Grid 2.0: Exploring Security Threats, Protection Models, and Challenges [12.617592574705297]
本稿では,電力網事業者,通信ネットワーク事業者,消費者の3つの利害関係者に対するセキュリティ脅威と防衛戦略について検討する。
調査を通じて、SG2のステークホルダーは特に、サブステーション攻撃/バンダリズム、マルウェア/ランサムウェアの脅威、ブロックチェーンの脆弱性、サプライチェーンの破壊に弱いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T01:52:08Z) - GAN-GRID: A Novel Generative Attack on Smart Grid Stability Prediction [53.2306792009435]
我々は,現実の制約に合わせたスマートグリッドの安定性予測システムを対象とした,新たな敵攻撃GAN-GRIDを提案する。
以上の結果から,データやモデル知識を欠いた,安定度モデルのみに武装した敵が,攻撃成功率0.99の安定度でデータを作成できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:43:46Z) - Non-Intrusive Electric Load Monitoring Approach Based on Current Feature
Visualization for Smart Energy Management [51.89904044860731]
我々はAIのコンピュータビジョン技術を用いて、スマートエネルギー管理のための非侵襲的な負荷監視手法を設計する。
マルチスケールの特徴抽出とアテンション機構を備えたU字型ディープニューラルネットワークを用いて,色特徴画像からすべての電気負荷を認識することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-08T04:52:19Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z) - Deep Reinforcement Learning Microgrid Optimization Strategy Considering
Priority Flexible Demand Side [6.129841305145217]
マイクログリッドは主に、DERの小規模なボラティリティ、不確実性、断続性、需要側不確実性といった問題に直面している。
従来のマイクログリッドは単一形態であり、複雑な需要側とマイクログリッド間の柔軟なエネルギー供給に対応できない。
本稿では,TCLとESSの各ユニットコンポーネントの応答優先度を,マイクログリッドの全体環境操作に基づいて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T01:43:10Z) - Energy Pricing in P2P Energy Systems Using Reinforcement Learning [36.244907785240876]
消費者側の再生可能エネルギーの増加は、エネルギーグリッドの新たなダイナミクスに取って代わる。
このようなシナリオでは、分散再生可能エネルギー発生器の性質とエネルギー消費は、エネルギーの購入と販売の公正価格を定義する複雑さを増大させる。
我々は,マイクログリッドのすべてのコンポーネントの利益を最大化する価格を設定するためにエージェントを訓練することにより,この問題を解決するための強化学習フレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T19:21:10Z) - Virtual Microgrid Management via Software-defined Energy Network for
Electricity Sharing [10.13696311830345]
本稿では,ソフトウェア定義エネルギーネットワーク(SDEN)として動作する仮想マイクログリッドの構築手法を提案する。
提案したサイバー物理システムは、電気エネルギーがメンバー間で共有され、コンピュータネットワーク、無線通信、ピアツーピアインターネットアプリケーション(BitTorrentなど)で使用されるリソース割り当て手法にインスパイアされたハンドシェイクによって、サイバードメイン内でのエネルギー共有が有効であると仮定する。
本稿は、提案手法が既存の規制に概ね準拠するが、中央から長期に支配的な電化エネルギーシステムを組織化するための非常に破壊的な可能性を秘めていると結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-01T06:09:40Z) - A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach for a Distributed
Energy Marketplace in Smart Grids [58.666456917115056]
本稿では,マイクログリッドを支配下に置くために,強化学習に基づくエネルギー市場を提案する。
提案する市場モデルにより,リアルタイムかつ需要に依存した動的価格設定環境が実現され,グリッドコストが低減され,消費者の経済的利益が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-23T02:17:51Z) - Demand-Side Scheduling Based on Multi-Agent Deep Actor-Critic Learning
for Smart Grids [56.35173057183362]
家庭用家電をネットでスケジュールできるスマートメーターが各家庭に備わっている需要側エネルギー管理の問題点を考察する。
目標は、リアルタイムの料金体系の下で全体のコストを最小化することです。
マルコフゲームとしてスマートグリッド環境の定式化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T07:32:40Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。