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基于分界树形拓扑信用共识的充电网络安全风险识别
文献摘要：
安全运行的充电网络是电动汽车用户获得可靠服务的重要支撑,仅依靠被动检查难以及时发现各类安全风险.提出以去中心化信任机制提高安全风险主动识别能力,考虑电动汽车和充电桩节点多和分层特点,设计树形拓扑的分界分层量化模型,采用基于综合信用奖惩模型的领导节点选举机制,并在传统实用拜占庭容错算法基础上改进通信复杂度.仿真分析结果表明,在不同规模充电网络和安全风险数据吞吐量的环境中,所提分界树形拓扑信用共识能有效改善共识时延.
文献关键词：
充电站;电动汽车;充电安全;共识协议
中图分类号：
作者姓名：
郑红娟;季振亚;窦真兰;陈良亮
作者机构：
南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏 南京 211106;国电南瑞南京控制系统有限公司,江苏 南京 211106;南京师范大学南瑞电气与自动化学院,江苏 南京 210046;国网上海市电力公司,上海 200122;国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]郑红娟;季振亚;窦真兰;陈良亮-.基于分界树形拓扑信用共识的充电网络安全风险识别)[J].机械设计与制造工程,2022(08):98-102
A类：
B类：
分界,树形拓扑,网络安全风险,安全风险识别,电动汽车用户,动检,去中心化,信任机制,高安全,主动识别,识别能力,充电桩,界分,量化模型,奖惩,领导节点,点选,选举,实用拜占庭容错算法,不同规模,风险数据,吞吐量,提分,时延,充电站,充电安全,共识协议
AB值：
0.382675
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