論文の概要: Detection and Imputation based Two-Stage Denoising Diffusion Power System Measurement Recovery under Cyber-Physical Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04346v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:54:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:18.644628
• Title: Detection and Imputation based Two-Stage Denoising Diffusion Power System Measurement Recovery under Cyber-Physical Uncertainties
• Title（参考訳）: サイバー物理不確かさによる二段階拡散電力系統計測の回収
• Authors: Jianhua Pei, Jingyu Wang, Dongyuan Shi, Ping Wang,
• Abstract要約: 電力系統のサイバー物理学的不確実性は、サイバー攻撃やデータ損失に起因する測定の曖昧さを含み、測定の質を高める可能性を減らす。 本稿では, 様々なサイバー物理的不確実性を用いて測定値の同定と再構成を行うため, 検出と計算に基づく2段階復調拡散モデル (TSDM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33741026786421
• License:
• Abstract: Power system cyber-physical uncertainties, including measurement ambiguities stemming from cyber attacks and data losses, along with system uncertainties introduced by massive renewables and complex dynamics, reduce the likelihood of enhancing the quality of measurements. Fortunately, denoising diffusion models exhibit powerful learning and generation abilities for the complex underlying physics of the real world. To this end, this paper proposes an improved detection and imputation based two-stage denoising diffusion model (TSDM) to identify and reconstruct the measurements with various cyber-physical 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 optimal variance 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 renewables-induced strong randomness and highly nonlinear dynamics. 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）: 電力系統のサイバー物理不確実性は、サイバー攻撃やデータ損失に起因する測定の不確実性や、大規模な再生可能エネルギーや複雑な力学によって導入されたシステム不確実性を含む、測定の質を高める可能性を減らす。 幸いなことに、デノナイズド拡散モデルは現実世界の複雑な基礎物理学に強力な学習能力と生成能力を示す。 そこで本研究では,様々なサイバー物理的不確実性を用いて測定値の同定と再構成を行うため,TSDMを用いた検出と計算に基づく2段階デノナイジング拡散モデルを提案する。 モデルの第1段階は分類器誘導条件異常検出成分を含み、第2段階は拡散に基づく測定計算成分を含む。 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による強いランダム性と高非線形ダイナミクスにもかかわらず,TSDMが電力系統計測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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