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J-GLOBAL ID：202202249530305482   整理番号：22A0964518

PV発電におけるサイバーアタックのための新しい The検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A New Theft Detection Approach for Cyberattacks in PV Generation

著者 (6件)： Eldahshan Nada (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE) ,  Asif Muneeba (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE) ,  Baajaj Turky (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE) ,  Shaaban Mostafa F. (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE) ,  Osman Ahmed H. (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE) ,  Tariq Usman (American University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： REEPE  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 顧客前提上のスマートメータを用いて,設置された局所発電ユニットの場合における消費と発電を測定した。ユーティリティは,発電する電力量に対する顧客を補償する。誤電力消費または発電を与えるスマートメータの読み込みは,より一般的になっており,リスクでユーティリティの収入を課している。この領域におけるほとんどの研究とは異なり,本論文では,消費領域ではなく,生成領域におけるftを扱った。特に,本研究の目的は,太陽光発電(PV)発電における電気料金を検出するために,回帰機械学習を適用することである。疑わしい情報を同定するために回帰木モデルに基づく新しいft検出手法を提案した。提案した手法は,推定PV出力と報告されたPV出力の間の誤差が顧客を分類するのに使用される機械学習と統計解析の組み合わせに依存する。誤差が起きないならば,顧客は悪意として分類される。そうでなければ,顧客は正直である。試験と訓練のために,25の異なるパネルを使用し,そこでは24のパネルが訓練に使用され,25番目のパネルが試験に使用された。シミュレーション結果は,提案した方式の有効性を証明した。Copyright 2022 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： シミュレーション ,  *発電 ,  電力消費 ,  電気料金 ,  発電設備 ,  太陽光発電 ,  有効性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 回帰木 ,  スマートメータ ,  電力量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： PV ,  発電