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Data compression algorithm for reducing traffic volume on smart grid infrastructure systems
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AI
DOI：10.1007/s11227-026-08715-y.png)
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摘要
En 中文
物联网（IoT）具有高度实用性，因此广受欢迎。各国和公司已越来越多地部署多种类型的传感器用于环境监测。同样，智能电网系统也越来越多地配备物联网设备或传感器，用于数据监测和传输。智能电网基于先进的计量基础设施系统，包含计量数据管理系统、数据集中器和智能电表。然而，这些物联网设备或传感器必须频繁请求或响应消息或数据，这给网络带宽带来了巨大负担，导致网络崩溃或阻塞。为解决此问题，本研究提出了一种基于差分编码的数据压缩算法，以减少智能电网对网络带宽造成的负担。此外，智能电网设备也存在网络安全问题。特别是，随着越来越多的电力或公用事业机构使用此类设备监测其电力系统状态并向客户提供自动计费，确保智能电网设备的安全性至关重要。应实施安全措施，确保所有信息均由授权设备或客户端发送。为解决此类安全问题，所提出的算法配备了一种高效的椭圆曲线数字签名算法，以防止中间人攻击和重放攻击。本研究进行了实验以验证所提出算法的性能；该算法与现有算法进行了比较。实验结果表明，所提出的算法在压缩比（比对比算法高出一倍）和计算速度方面均优于这些对比算法。
Keyword:
Advanced metering infrastructure
Data compression
Digital signature
Meter data management systems
ECDSA
Smart grids
Smart meters
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
Data Compression Strategies for Use in Advanced Metering Infrastructure Networks先进计量基础设施网络中的数据压缩策略
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分享收藏分享收藏Deep Reinforcement Learning for Smart Grid Operations: Algorithms, Applications, and Prospects智能电网运营的深度强化学习: 算法、应用和前景.png)
PROCEEDINGS OF THE IEEE
PROCEEDINGS OF THE IEEEIF25.9
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