論文の概要: pmuBAGE: The Benchmarking Assortment of Generated PMU Data for Power System Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14204v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 17:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 16:25:09.330189
• Title: pmuBAGE: The Benchmarking Assortment of Generated PMU Data for Power System Events
• Title（参考訳）: pmuBAGE: 電力系統イベントのための生成PMUデータのベンチマーク機能
• Authors: Brandon Foggo, Koji Yamashita, Nanpeng Yu
• Abstract要約: pmuGE (phasor measurement unit Generator of Events) は、電力系統のイベントデータのための最初のデータ駆動生成モデルである。 我々は、このモデルを何千もの実際のイベントでトレーニングし、pmuBAGEというデータセットを作成しました。 データセットは、約1000のラベル付きイベントデータのインスタンスで構成され、ファーザー計測ユニット(PMU)データ分析のベンチマーク評価を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4775353203585797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces pmuGE (phasor measurement unit Generator of Events), one of the first data-driven generative model for power system event data. We have trained this model on thousands of actual events and created a dataset denoted pmuBAGE (the Benchmarking Assortment of Generated PMU Events). The dataset consists of almost 1000 instances of labeled event data to encourage benchmark evaluations on phasor measurement unit (PMU) data analytics. PMU data are challenging to obtain, especially those covering event periods. Nevertheless, power system problems have recently seen phenomenal advancements via data-driven machine learning solutions. A highly accessible standard benchmarking dataset would enable a drastic acceleration of the development of successful machine learning techniques in this field. We propose a novel learning method based on the Event Participation Decomposition of Power System Events, which makes it possible to learn a generative model of PMU data during system anomalies. The model can create highly realistic event data without compromising the differential privacy of the PMUs used to train it. The dataset is available online for any researcher or practitioner to use at the pmuBAGE Github Repository: https://github.com/NanpengYu/pmuBAGE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,電力系統イベントデータに対する最初のデータ駆動生成モデルの一つであるpmuge(phasor measurement unit generator of events)について述べる。 我々は、このモデルを何千もの実際のイベントでトレーニングし、pmuBAGE (Benchmarking Assortment of Generated PMU Events) というデータセットを作成しました。 データセットは、約1000のラベル付きイベントデータのインスタンスで構成され、ファーザー計測ユニット(PMU)データ分析のベンチマーク評価を促進する。 PMUデータは、特にイベント期間をカバーするものを得るのは難しい。 それでも、最近の電力システムの問題は、データ駆動機械学習ソリューションによる驚くべき進歩をみせている。 非常にアクセスしやすい標準ベンチマークデータセットは、この分野で成功した機械学習技術の開発を劇的に加速する。 本稿では,電力系統イベントのイベント参加分解に基づく新しい学習手法を提案し,システム異常時にPMUデータの生成モデルを学習できるようにする。 このモデルは、トレーニングに使用するPMUの差分プライバシーを妥協することなく、非常に現実的なイベントデータを生成することができる。 このデータセットはpmubageのgithubリポジトリで使用できる研究者や実践者なら誰でもオンラインで利用できる。

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