論文の概要: Anomaly Detection Techniques in Smart Grid Systems: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02473v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 20:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 17:35:27.537771
• Title: Anomaly Detection Techniques in Smart Grid Systems: A Review
• Title（参考訳）: スマートグリッドシステムにおける異常検出手法の検討
• Authors: Shampa Banik and Sohag Kumar Saha and Trapa Banik and S M Mostaq Hossain
• Abstract要約: スマートグリッドデータは、サイバーセキュリティ、障害検出、電気盗難など、多数の分野における異常検出のために評価することができる。 奇妙な異常な行動は、消費者の独特の消費パターン、グリッドインフラの故障、停電、外部のサイバー攻撃、エネルギー不正など、様々な理由で引き起こされた可能性がある。 スマートグリッドにおける最も重要な課題の1つは、複数の形態の異常な振る舞いに対する効率的な異常検出の実装である。
• 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: Smart grid data can be evaluated for anomaly detection in numerous fields, including cyber-security, fault detection, electricity theft, etc. The strange anomalous behaviors may have been caused by various reasons, including peculiar consumption patterns of the consumers, malfunctioning grid infrastructures, outages, external cyber-attacks, or energy fraud. Recently, anomaly detection of the smart grid has attracted a large amount of interest from researchers, and it is widely applied in a number of high-impact fields. One of the most significant challenges within the smart grid is the implementation of efficient anomaly detection for multiple forms of aberrant behaviors. In this paper, we provide a scoping review of research from the recent advancements in anomaly detection in the context of smart grids. We categorize our study from numerous aspects for deep understanding and inspection of the research challenges so far. Finally, after analyzing the gap in the reviewed paper, the direction for future research on anomaly detection in smart-grid systems has been provided briefly.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドデータは、サイバーセキュリティ、障害検出、電気盗難など、多数の分野における異常検出のために評価することができる。 奇妙な異常な行動は、消費者特有の消費パターン、グリッドインフラの故障、停電、外部のサイバー攻撃、エネルギー不正など、様々な理由で引き起こされた可能性がある。 近年,スマートグリッドの異常検出は研究者の関心を惹きつけ,多くのハイインパクト分野に広く応用されている。 スマートグリッドにおける最も重要な課題の1つは、複数の形の異常行動に対する効率的な異常検出の実装である。 本稿では,スマートグリッドの文脈における異常検出の最近の進歩について,スコーピングによる研究のレビューを行う。 これまでの研究課題の深い理解と検査のために,さまざまな側面から研究を分類した。 最後に,本論文のギャップを分析し,スマートグリッドシステムにおける異常検出に関する今後の研究の方向性について述べる。

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