論文の概要: Anomaly Detection in Power Grids via Context-Agnostic Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07898v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 16:37:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 13:11:00.097885
- Title: Anomaly Detection in Power Grids via Context-Agnostic Learning
- Title（参考訳）: 文脈非依存学習による電力グリッドの異常検出
- Authors: SangWoo Park, Amritanshu Pandey,
- Abstract要約: グリッド上のセンサの固定セットから得られる時系列測定値を考えると、ネットワークトポロジや測定データの異常を識別できるだろうか?
近年のデータ駆動型ML技術は、現在のデータと過去のデータを組み合わせて異常検出を行っている。
本稿では,正規位相と負荷/世代変化の影響を考慮した,文脈認識型異常検出アルゴリズムGridCALを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.865842426618145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An important tool grid operators use to safeguard against failures, whether naturally occurring or malicious, involves detecting anomalies in the power system SCADA data. In this paper, we aim to solve a real-time anomaly detection problem. Given time-series measurement values coming from a fixed set of sensors on the grid, can we identify anomalies in the network topology or measurement data? Existing methods, primarily optimization-based, mostly use only a single snapshot of the measurement values and do not scale well with the network size. Recent data-driven ML techniques have shown promise by using a combination of current and historical data for anomaly detection but generally do not consider physical attributes like the impact of topology or load/generation changes on sensor measurements and thus cannot accommodate regular context-variability in the historical data. To address this gap, we propose a novel context-aware anomaly detection algorithm, GridCAL, that considers the effect of regular topology and load/generation changes. This algorithm converts the real-time power flow measurements to context-agnostic values, which allows us to analyze measurement coming from different grid contexts in an aggregate fashion, enabling us to derive a unified statistical model that becomes the basis of anomaly detection. Through numerical simulations on networks up to 2383 nodes, we show that our approach is accurate, outperforming state-of-the-art approaches, and is computationally efficient.
- Abstract（参考訳）: グリッドオペレーターは、自然に発生するか悪意のあるかにかかわらず、障害に対する防御に使用する重要なツールであり、電力系統SCADAデータ内の異常を検出する。
本稿では,リアルタイムな異常検出問題を解くことを目的とする。
グリッド上のセンサの固定セットから得られる時系列測定値を考えると、ネットワークトポロジや測定データの異常を識別できるだろうか?
既存の手法は、主に最適化ベースで、測定値のスナップショットを1つだけ使用し、ネットワークサイズとうまくスケールしない。
近年のデータ駆動型ML技術は、現在と過去のデータを組み合わせて異常検出を行っているが、一般的にはトポロジや負荷/世代変化がセンサ測定に与える影響のような物理的特性を考慮せず、歴史的データに通常の文脈変数が適用できない。
このギャップに対処するために,正規位相と負荷/発生変化の影響を考慮し,文脈認識型異常検出アルゴリズムであるGridCALを提案する。
本アルゴリズムは,実時間潮流計測を文脈に依存しない値に変換することにより,異なる格子コンテキストから得られる測定を集約的に解析し,異常検出の基礎となる統一統計モデルを導出する。
最大2383ノードまでのネットワーク上での数値シミュレーションにより、我々のアプローチは正確であり、最先端のアプローチよりも優れ、計算効率が良いことを示す。
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