論文の概要: Improved Efficient Two-Stage Denoising Diffusion Power System Measurement Recovery Against False Data Injection Attacks and Data Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04346v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 15:06:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:29:41.061152
• Title: Improved Efficient Two-Stage Denoising Diffusion Power System Measurement Recovery Against False Data Injection Attacks and Data Losses
• Title（参考訳）: 偽データインジェクション攻撃とデータ損失に対する高効率2段発振拡散電力系統計測リカバリ
• Authors: Jianhua Pei, Jingyu Wang, Dongyuan Shi, Ping Wang
• Abstract要約: 本稿では,様々な測定の不確かさを用いて測定値の同定と再構成を行うため,改良された2段階復調拡散モデル(TSDM)を提案する。 提案するTSDMは,既存の再構成ネットワークと比較して強い堅牢性を有し,一般的な微分拡散モデルよりも計算複雑性が低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.21715968804964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurement uncertainties, represented by cyber-attacks and data losses, seriously degrade the quality of power system measurements. Fortunately, the powerful generation ability of the denoising diffusion models can enable more precise measurement generation for power system data recovery. However, the controllable data generation and efficient computing methods of denoising diffusion models for deterministic trajectory still need further investigation. To this end, this paper proposes an improved two-stage denoising diffusion model (TSDM) to identify and reconstruct the measurements with various measurement uncertainties. The first stage of the model comprises a classifier-guided conditional anomaly detection component, while the second stage involves diffusion-based measurement imputation component. Moreover, the proposed TSDM adopts precise means and optimal variances to accelerate the diffusion generation process with subsequence sampling. Extensive numerical case studies demonstrate that the proposed TSDM can accurately recover power system measurements despite strong randomness under renewable energy integration and highly nonlinear dynamics under complex cyber-physical contingencies. Additionally, the proposed TSDM has stronger robustness compared to existing reconstruction networks and exhibits lower computational complexity than general denoising diffusion models.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃やデータ損失によって表される測定の不確実性は、電力システム測定の質を著しく低下させる。 幸いなことに、消音拡散モデルの強力な生成能力は、電力系統データ回復のためのより正確な測定生成を可能にする。 しかし, 制御可能なデータ生成法と, 決定論的軌道の拡散モデルの効率的な解法については, さらなる検討が必要である。 そこで本研究では, 種々の測定の不確かさで測定を同定し, 再構成するために, 改良された二段階除算拡散モデル(tsdm)を提案する。 モデルの第1段は分類器誘導条件異常検出成分を含み、第2段は拡散に基づく測定インプテーション成分を含む。 さらに,提案するTSDMは,拡散生成過程をサブシーケンスサンプリングで高速化するために,高精度な手段と最適分散を採用する。 大規模な数値ケーススタディでは、再生可能エネルギー統合下での強いランダム性や複雑なサイバー物理条件下での高非線形ダイナミクスにもかかわらず、提案したTSDMが電力系統測定を正確に回復できることが示されている。 さらに,提案したTSDMは,既存の再構成ネットワークと比較して強い堅牢性を有し,一般化拡散モデルよりも計算複雑性が低い。

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