論文の概要: Creating Temporally Correlated High-Resolution Profiles of Load Injection Using Constrained Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12166v3
• Date: Mon, 26 Aug 2024 20:14:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:08:36.291492
• Title: Creating Temporally Correlated High-Resolution Profiles of Load Injection Using Constrained Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 制約付き生成逆数ネットワークを用いた負荷注入の時間的相関した高分解能プロファイルの作成
• Authors: Hritik Gopal Shah, Behrouz Azimian, Anamitra Pal,
• Abstract要約: 本稿では,高分解能出力に時間的一貫性を強制するGAN(Generative Adversarial Network)を用いた新しい手法を提案する。 GANモデルのユニークな特徴は、スマートメーターから得られる遅い時間スケールの歴史的エネルギーデータのみに基づいて訓練されていることである。 その結果,15分間隔の平均消費電力情報から,時間的に時間的に相関した電力使用量のプロファイルを作成することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18726646412385334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional smart meters, which measure energy usage every 15 minutes or more and report it at least a few hours later, lack the granularity needed for real-time decision-making. To address this practical problem, we introduce a new method using generative adversarial networks (GAN) that enforces temporal consistency on its high-resolution outputs via hard inequality constraints using convex optimization. A unique feature of our GAN model is that it is trained solely on slow timescale aggregated historical energy data obtained from smart meters. The results demonstrate that the model can successfully create minute-by-minute temporally correlated profiles of power usage from 15-minute interval average power consumption information. This innovative approach, emphasizing inter-neuron constraints, offers a promising avenue for improved high-speed state estimation in distribution systems and enhances the applicability of data-driven solutions for monitoring and subsequently controlling such systems.
• Abstract（参考訳）: 従来のスマートメーターは15分以上毎のエネルギー使用量を計測し、少なくとも数時間後に報告するが、リアルタイムの意思決定に必要な粒度は欠如している。 この問題に対処するために,凸最適化を用いた厳密な不等式制約を通した高分解能出力の時間的整合性を実現するGAN(Generative Adversarial Network)を用いた新しい手法を提案する。 GANモデルのユニークな特徴は、スマートメーターから得られる遅い時間スケールの歴史的エネルギーデータのみに基づいて訓練されていることである。 その結果,15分間隔の平均消費電力情報から,時間的に時間的に相関した電力使用量のプロファイルを作成することができた。 この革新的なアプローチは、ニューロン間の制約を強調し、分散システムにおける高速状態推定を改善するための有望な方法を提供し、そのようなシステムを監視し、その後制御するためのデータ駆動型ソリューションの適用性を高める。

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