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J-GLOBAL ID：202002281471222599   整理番号：20A1955467

サイバー攻撃を考慮した電力系統イベント分類のためのPMUベースデータ駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A PMU-Based Data-Driven Approach for Classifying Power System Events Considering Cyberattacks

著者 (3件)： Ma Rui (Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA) ,  Basumallik Sagnik (Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA) ,  Eftekharnejad Sara (Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 14  号： 3  ページ： 3558-3569  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過渡事象同定は電力系統運用と状況認識に不可欠である。高サンプリング周波数フェーザ測定ユニット(PMU)の浸透増加は,電力系統事象を分析するためにPMUデータを使用することを可能にし,従って,電力系統可視化,監視および制御を強化する。同時に,電力システムに関するサイバー攻撃に関連したリスクは増加する。PMU上の悪意のあるサイバータックは,偽の過渡データを生成することを狙って,システム信頼性を危険にさらす不正確な行動につながる可能性がある。したがって,過渡事象を解析するとき,偽データと実データを区別することが重要である。PMU測定を利用して,本論文では,過渡的事象を分類し,偽データ攻撃に起因する偽事象を識別するためのテキストマイニング方法論に基づくデータ駆動アプローチを開発した。開発した方法論は,様々な事象の原因に関する信頼できる情報を提供し,潜在的なカスケード故障を防止するためのイベント後の意思決定を容易にする。IEEE30バスとIEEE118バスシステムで行った事例研究は,開発したアプローチが,システムトポロジー,負荷条件,またはPMUの配置に関係なく,誤ったデータを分類し,異なる過渡事象を識別するのに効率的であることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  過渡現象 ,  浸透 ,  意思決定 ,  *電力系統 ,  可視化 ,  システム信頼度 ,  事例研究 ,  系統運用
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  状況認識 ,  サンプリング周波数 ,  フェーザ測定ユニット ,  *データ駆動 ,  カスケード型故障 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 送電  (NB05030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： サイバー攻撃 ,  電力系統 ,  イベント ,  分類 ,  PMU ,  データ駆動