論文の概要: Grid Monitoring and Protection with Continuous Point-on-Wave Measurements and Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06942v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 17:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 17:55:50.043069
• Title: Grid Monitoring and Protection with Continuous Point-on-Wave Measurements and Generative AI
• Title（参考訳）: 連続点波計測と生成AIによるグリッドモニタリングと保護
• Authors: Lang Tong, Xinyi Wang, Qing Zhao
• Abstract要約: 本稿では,汎用人工知能(AI)と機械学習の最近の進歩を活用する次世代グリッド監視制御システムについて述べる。 AIを用いたデータ圧縮と故障検出による連続点波計測(CPOW)のストリーミングに基づくモニタリングと制御のフレームワークについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.19756484695248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Purpose This article presents a case for a next-generation grid monitoring and control system, leveraging recent advances in generative artificial intelligence (AI), machine learning, and statistical inference. Advancing beyond earlier generations of wide-area monitoring systems built upon supervisory control and data acquisition (SCADA) and synchrophasor technologies, we argue for a monitoring and control framework based on the streaming of continuous point-on-wave (CPOW) measurements with AI-powered data compression and fault detection. Methods and Results: The architecture of the proposed design originates from the Wiener-Kallianpur innovation representation of a random process that transforms causally a stationary random process into an innovation sequence with independent and identically distributed random variables. This work presents a generative AI approach that (i) learns an innovation autoencoder that extracts innovation sequence from CPOW time series, (ii) compresses the CPOW streaming data with innovation autoencoder and subband coding, and (iii) detects unknown faults and novel trends via nonparametric sequential hypothesis testing. Conclusion: This work argues that conventional monitoring using SCADA and phasor measurement unit (PMU) technologies is ill-suited for a future grid with deep penetration of inverter-based renewable generations and distributed energy resources. A monitoring system based on CPOW data streaming and AI data analytics should be the basic building blocks for situational awareness of a highly dynamic future grid.
• Abstract（参考訳）: 本稿は, 次世代グリッド監視制御システムにおいて, 生成人工知能(AI), 機械学習, 統計的推論の最近の進歩を活用した事例である。 監視制御とデータ取得(SCADA)とシンクロファクタ技術に基づいて構築された広域監視システムの初期世代を超えて、我々は、AIによるデータ圧縮と故障検出による連続点波計測(CPOW)のストリーミングに基づく監視と制御のフレームワークを論じる。 方法と結果: 提案された設計のアーキテクチャは、定常ランダム過程を独立かつ同一の分散ランダム変数を持つ革新シーケンスに変換するランダムプロセスのウィナー・カリアンプルの革新表現に由来する。 この研究は、生成的AIアプローチを示します。 (i)cpow時系列からイノベーションシーケンスを抽出するイノベーションオートエンコーダを学習する。 (ii)イノベーションオートエンコーダとサブバンド符号化でcpowストリーミングデータを圧縮する。 3)非パラメトリックシーケンシャル仮説テストにより未知の欠陥や新しい傾向を検出する。 結論: 本研究は, 従来のSCADAとPMU技術を用いたモニタリングが, インバータベースの再生可能世代と分散エネルギー資源を深く浸透させた将来のグリッドに不適合であると主張している。 CPOWデータストリーミングとAIデータ分析に基づく監視システムは、非常にダイナミックな未来グリッドの状況認識のための基本的なビルディングブロックであるべきです。

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