論文の概要: Bad-Data Sequence Detection for Power System State Estimation via ICA-GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05163v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 16:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 08:08:58.443378
• Title: Bad-Data Sequence Detection for Power System State Estimation via ICA-GAN
• Title（参考訳）: ICA-GANによる電力系統状態推定のためのBad-Data Sequence Detection
• Authors: Kursat Rasim Mestav, Lang Tong
• Abstract要約: 電力系統における不良データシーケンスの検出に対する深層学習手法を提案する。 悪いデータモデルは、任意の自然データおよび逆データ異常を含む非パラメトリックである。 異常のないシステム操作におけるデータの確率分布は、非パラメトリック、未知、歴史的トレーニングサンプルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.990174495635325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A deep learning approach to the detection of bad-data sequences in power systems is proposed. The bad-data model is nonparametric that includes arbitrary natural and adversarial data anomalies. No historical samples of data anomaly are assumed. The probability distribution of data in anomaly-free system operations is also non-parametric, unknown, but with historical training samples. A uniformity test is proposed based on a generative adversarial network (GAN) that extracts independent components of the measurement sequence via independent component analysis (ICA). Referred to as ICA-GAN, the developed approach to bad-data sequence detection can be applied at the individual sensor level or jointly at the system level. Numerical results demonstrate significant improvement over the state-of-the-art solutions for a variety of bad-data cases using PMU measurements from the EPFL smart grid testbed and that from the synthetic Northern Texas grid.
• Abstract（参考訳）: 電力系統における不良データ列検出のための深層学習手法を提案する。 悪いデータモデルは、任意の自然および逆データ異常を含む非パラメトリックである。 データ異常の歴史的なサンプルは仮定されていない。 異常のないシステム操作におけるデータの確率分布は、非パラメトリック、未知、歴史的トレーニングサンプルである。 独立成分分析(ICA)により測定シーケンスの独立成分を抽出するGAN(Generative Adversarial Network)に基づいて一様性試験を提案する。 ICA-GANと呼ばれるこの手法は、個々のセンサーレベルでも、システムレベルで共同でも、バッドデータシーケンス検出に応用できる。 EPFLスマートグリッドテストベッドのPMU測定値と合成北テキサスグリッドのPMU測定値を用いて, 各種悪いデータケースに対する最先端のソリューションよりも大幅に改善した。

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