Produktbild: Smart Grids: Security and Privacy Issues

Smart Grids: Security and Privacy Issues

Fr. 73.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.11.2016

Abbildungen

XIV, 26 illus., 25 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

113

Maße (L/B/H)

24.6/15.9/1.5 cm

Gewicht

309 g

Auflage

1st ed. 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-45049-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.11.2016

Abbildungen

XIV, 26 illus., 25 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

113

Maße (L/B/H)

24.6/15.9/1.5 cm

Gewicht

309 g

Auflage

1st ed. 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-45049-0

Herstelleradresse

Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE
ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Smart Grids: Security and Privacy Issues
  • 1 Overview of the Security and Privacy Issues in Smart Grids 1.1 Security Issues in Smart Grid 1.2 Physical Network Security 1.3 Information Network Security 1.4 Privacy Issues in Smart Grids 1.5 Book Structure and Outlook I Physical Network Security 2 Reliability in Smart Grids 2.1 Introduction 2.2 Preliminaries on Reliability Quantification 2.3 System Adequacy Quantification 2.4 Congestion Prevention: An Economic Dispatch Algorithm 2.4.1 9-bus Test Network 2.4.2 IEEE 30-Bus Test Network 2.5 Summary and Conclusion 3 Error Detection of DC Power Flow using State Estimation 3.1 Introduction 3.2 Preliminaries of the DC Power Flow and State Estimation 3.2.1 Introduction to State Estimation 3.3 Minimum-Variance Unbiased Estimator (MVUE) 3.3.1 Measurement Error Representation in the Linear DC Power Flow Equation 3.3.2 Linear Model 3.3.3 Generalized Linear Model for State Estimation 3.4 Bayesian-based LMMSE Estimator for DC Power Flow Estimation 3.4.1 Linear Model 3.4.2 Bayesian Linear Model 3.4.3 Maximum Likelihood Estimator for DC Power Flow Estimation 3.4.4 Bayesian-based Linear Estimator for DC Power Flow 3.4.5 Recursive Bayesian-based DC power ow Estimation Approach for DC Power Flow Estimation 3.5 Error Detection Using Sparse Vector Recovery 3.5.1 Sparse Vector Recovery 3.5.2 Proposed Sparsity-based DC Power Flow Estimation 3.5.3 Case Study and Discussion 4 Bad Data Detection 4.1 Preliminaries on Falsification Detection Algorithms 4.1.1 Related Work 4.2 Time-Series Modeling of Load Power 4.2.1 Outline of the Proposed Methodology 4.2.2 Seasonality 4.2.3 Fitting the AR and MA Models 4.2.4 Forecast Validation Using Aikaike/Bayesian Information Criteria 4.3 Case Study 4.3.1 Stabilizing the Variance 4.3.2 Fitting the Stationary Signal to a Model with Autoregressive and Moving- Average Elements 4.3.3 Model Fine-Tuning and Evaluation 4.4 Summary and Conclusion II Information Network Security 5 Cloud Network Data Security 5.1 Introduction 5.2 Data Security Protection in Cloud-connected Smart Grids 5.2.1 Simulation Scheme 5.2.2 Simulation Results 5.3 Summary and Outlook III Privacy Preservation 6 End-User Data Privacy 6.1 Introduction 6.2 Preliminaries to Privacy Preservation Methods 6.2.1 k-Anonymity Cloaking 6.2.2 Location Obfuscation 6.2.3 Preliminary Definitions 6.3 Privacy Preservation: Location Obfuscation Methods 6.4 Summary and Conclusion 7 Mobile User Data Privacy 7.1 Introduction 7.2 Preliminaries on Mobile Nodes Trajectory Privacy 7.3 Privacy Preservation Quantification: Probabilistic Model 7.4 A Vernoi-based Location Obfuscation Method 7.4.1 A Stochastic Model of the Node Movement 7.4.2 Proposed Scheme for A Mobile Node 7.4.3 Computing the Instantaneous Privacy Level 7.4.4 Concealing the Movement Path 7.5 Summary and Conclusion