論文の概要: A Deep-Learning Intelligent System Incorporating Data Augmentation for Short-Term Voltage Stability Assessment of Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03265v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 11:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 16:00:36.495428
• Title: A Deep-Learning Intelligent System Incorporating Data Augmentation for Short-Term Voltage Stability Assessment of Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統の短期電圧安定性評価のためのデータ拡張を取り入れた深層学習知能システム
• Authors: Yang Li, Meng Zhang, Chen Chen
• Abstract要約: 本稿では,電力系統のSTVSAにデータ拡張を取り入れた新しいディープラーニング知能システムを提案する。 半教師付きクラスタ学習を利用して、ラベル付きサンプルを元の小さなデータセットで取得する。 条件付き最小二乗生成逆数ネットワーク(LSGAN)ベースのデータ拡張を導入し、元のデータセットを拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.299576471941753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facing the difficulty of expensive and trivial data collection and annotation, how to make a deep learning-based short-term voltage stability assessment (STVSA) model work well on a small training dataset is a challenging and urgent problem. Although a big enough dataset can be directly generated by contingency simulation, this data generation process is usually cumbersome and inefficient; while data augmentation provides a low-cost and efficient way to artificially inflate the representative and diversified training datasets with label preserving transformations. In this respect, this paper proposes a novel deep-learning intelligent system incorporating data augmentation for STVSA of power systems. First, due to the unavailability of reliable quantitative criteria to judge the stability status for a specific power system, semi-supervised cluster learning is leveraged to obtain labeled samples in an original small dataset. Second, to make deep learning applicable to the small dataset, conditional least squares generative adversarial networks (LSGAN)-based data augmentation is introduced to expand the original dataset via artificially creating additional valid samples. Third, to extract temporal dependencies from the post-disturbance dynamic trajectories of a system, a bi-directional gated recurrent unit with attention mechanism based assessment model is established, which bi-directionally learns the significant time dependencies and automatically allocates attention weights. The test results demonstrate the presented approach manages to achieve better accuracy and a faster response time with original small datasets. Besides classification accuracy, this work employs statistical measures to comprehensively examine the performance of the proposal.
• Abstract（参考訳）: 高価で自明なデータ収集とアノテーションの難しさに直面する中、ディープラーニングベースの短期電圧安定性評価(STVSA)モデルを小さなトレーニングデータセットでうまく動作させる方法は困難かつ緊急の問題である。 このデータ生成プロセスは通常、複雑で非効率であるのに対して、データ拡張は、代表的および多様化されたトレーニングデータセットをラベル保存変換で人工的に膨らませる、低コストで効率的な方法を提供する。 本稿では,電力系統のSTVSAにデータ拡張を取り入れた,新しいディープラーニング知能システムを提案する。 まず、特定の電力系統の安定状態を判断するための信頼できる定量的基準が得られないため、半教師付きクラスタ学習を利用して、元の小さなデータセットでラベル付きサンプルを得る。 次に、この小さなデータセットにディープラーニングを適用するために、条件付き最小二乗生成逆ネットワーク(lsgan)ベースのデータ拡張を導入し、人工的に有効なサンプルを作成して元のデータセットを拡張する。 第3に、システムの障害後の動的軌跡から時間的依存を抽出するために、注目機構に基づくアセスメントモデル付き双方向ゲートリカレントユニットを構築し、重要な時間依存を双方向に学習し、注意重みを自動的に割り当てる。 実験結果から,提案手法が精度の向上と応答時間の高速化を実現したことを示す。 本研究は,分類精度の他に,統計的手法を用いて提案手法の性能を総合的に検証する。

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