論文の概要: Grid Monitoring with Synchro-Waveform and AI Foundation Model Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06942v2
• Date: Sat, 25 Jan 2025 17:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.191754
• Title: Grid Monitoring with Synchro-Waveform and AI Foundation Model Technologies
• Title（参考訳）: シンクロウェーブフォームとAIファンデーションモデル技術を用いたグリッドモニタリング
• Authors: Lang Tong, Xinyi Wang, Qing Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,インバータ資源が支配する将来のグリッドを対象とした次世代グリッド監視制御システムの開発を提唱する。 我々は,高分解能シンクロ波形計測技術を用いた物理ベースのAI基盤モデルを構築し,グリッドのレジリエンスを高め,機能停止による経済的損失を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.994460245857404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Purpose:This article advocates for the development of a next-generation grid monitoring and control system designed for future grids dominated by inverter-based resources. Leveraging recent progress in generative artificial intelligence (AI), machine learning, and networking technology, we develop a physics-based AI foundation model with high-resolution synchro-waveform measurement technology to enhance grid resilience and reduce economic losses from outages. Methods and Results:The proposed framework adopts the AI Foundation Model paradigm, where a generative and pre-trained (GPT) foundation model extracts physical features from power system measurements, enabling adaptation to a wide range of grid operation tasks. Replacing the large language models used in popular AI foundation models, this approach is based on the Wiener-Kallianpur-Rosenblatt innovation model for power system time series, trained to capture the physical laws of power flows and sinusoidal characteristics of grid measurements. The pre-trained foundation model causally extracts sufficient statistics from grid measurement time series for various downstream applications, including anomaly detection, over-current protection, probabilistic forecasting, and data compression for streaming synchro-waveform data. Numerical simulations using field-collected data demonstrate significantly improved fault detection accuracy and detection speed. Conclusion:The future grid will be rich in inverter-based resources, making it highly dynamic, stochastic, and low inertia. This work underscores the limitations of existing Supervisory-Control-and-Data-Acquisition and Phasor-Measurement-Unit monitoring systems and advocates for AI-enabled monitoring and control with high-resolution synchro-waveform technology to provide accurate situational awareness, rapid response to faults, and robust network protection.
• Abstract（参考訳）: 目的:本稿は,インバータをベースとしたリソースが支配する将来のグリッドを対象とした次世代グリッド監視・制御システムの開発を提唱する。 生成人工知能(AI)、機械学習、ネットワーク技術の最近の進歩を活用し、我々は高分解能シンクロ波形計測技術を用いた物理ベースのAI基盤モデルを開発し、グリッドのレジリエンスを高め、停電による経済的損失を低減する。 方法と結果:提案フレームワークはAI Foundation Modelパラダイムを採用しており、生成および事前訓練された(GPT)基礎モデルは、電力系統の測定から物理的特徴を抽出し、広範囲のグリッド操作タスクへの適応を可能にする。 一般的なAI基盤モデルで使用される大きな言語モデルに取って代わるこのアプローチは、電力系統時系列のWiener-Kallianpur-Rosenblattイノベーションモデルに基づいており、電力フローの物理法則とグリッド測定の正弦波特性を捉えるように訓練されている。 事前学習された基礎モデルは、異常検出、過電流保護、確率予測、ストリーミング同期波形データのためのデータ圧縮など、様々な下流アプリケーションのためのグリッド計測時系列から十分な統計データを因果的に抽出する。 フィールド補正データを用いた数値シミュレーションにより, 故障検出精度と検出速度が大幅に向上した。 結論:今後のグリッドはインバータベースのリソースが豊富になるので、非常にダイナミックで確率的で、慣性も低い。 この研究は、既存のSupervisory-Control-and-Data-AcquisitionとPhasor-Measurement-Unitモニタリングシステムの限界を強調し、高精度の同期波形技術によるAI対応監視と制御を提唱し、正確な状況認識、障害に対する迅速な応答、堅牢なネットワーク保護を提供する。

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