Resili8: Resilience for cyber-physical energy systems - Maschinenlesbare Schwachstellenmodellierung für ARL-basierte Resilienz- & Systemanalyse
| dc.contributor.author | Wellßow, Arlena | |
| dc.contributor.author | Balduin, Stephan | |
| dc.contributor.author | Veith, Eric | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-10T07:00:56Z | |
| dc.date.available | 2025-11-10T07:00:56Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-31 | |
| dc.description.abstract | Die Überdimensionierung und die Anwendung der n-1-Regel, also die Sicherstellung, dass das Energiesystem auch bei Ausfall einer kritischen Komponente weiterhin stabil bleibt, werden aufgrund der zunehmenden Konvergenz des Energienetzes zu einem cyber-physischen System (CPS) nicht ausreichen, um in zukünftigen Energiesystemen eine ausreichende Widerstandsfähigkeit zu erzielen. Diese Konvergenz führt zu einer signifikanten Erhöhung der Komplexität des Systems, was wiederum neue Herausforderungen und Probleme im digitalen Übergang verursacht. Die Integration von physischen und digitalen Komponenten innerhalb des CPS erfordert eine sichere und zuverlässige Kommunikation sowie Datenübertragung, um eine reibungslose Steuerung und Überwachung des Systems zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen die physischen Komponenten des Systems, wie z.B. Kraftwerke und Übertragungsleitungen, so konzipiert werden, dass sie widerstandsfähig gegenüber Störungen und Ausfällen sind. | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/25734 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/24751 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | OFFIS e.V. | |
| dc.rights.license | CC BY-ND 3.0 DE | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.subject.other | Resilience | eng |
| dc.subject.other | Smart Grid | ger |
| dc.subject.other | Expert Knowledge | eng |
| dc.subject.other | Resilienz | ger |
| dc.subject.other | Reinforcement Learning | eng |
| dc.subject.other | Expertenwissen | ger |
| dc.title | Resili8: Resilience for cyber-physical energy systems - Maschinenlesbare Schwachstellenmodellierung für ARL-basierte Resilienz- & Systemanalyse | ger |
| dc.title.subtitle | Abschlussbericht des Forschungsprojekts | |
| dc.type | Report | |
| dc.type | Text | |
| dcterms.event.date | 01.05.2022-30.04.2025 | |
| dcterms.extent | 31 Seiten | |
| dtf.funding.funder | BMWE | |
| dtf.funding.program | 03EI4051A | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01246747 | |
| dtf.version | publishedVersion | |
| tib.accessRights | openAccess |
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