論文の概要: Fault Diagnosis in Power Grids with Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08836v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 19:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:36:13.541255
• Title: Fault Diagnosis in Power Grids with Large Language Model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた電力系統の故障診断
• Authors: Liu Jing, Amirul Rahman,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,故障診断精度と説明可能性を向上させる手法を提案する。 我々は、複雑なデータの解釈においてLLMを導くために、包括的でコンテキスト対応のプロンプトを設計した。 実験により,診断精度,説明可能性品質,応答コヒーレンス,文脈理解の大幅な改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power grid fault diagnosis is a critical task for ensuring the reliability and stability of electrical infrastructure. Traditional diagnostic systems often struggle with the complexity and variability of power grid data. This paper proposes a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs), specifically ChatGPT and GPT-4, combined with advanced prompt engineering to enhance fault diagnosis accuracy and explainability. We designed comprehensive, context-aware prompts to guide the LLMs in interpreting complex data and providing detailed, actionable insights. Our method was evaluated against baseline techniques, including standard prompting, Chain-of-Thought (CoT), and Tree-of-Thought (ToT) methods, using a newly constructed dataset comprising real-time sensor data, historical fault records, and component descriptions. Experimental results demonstrate significant improvements in diagnostic accuracy, explainability quality, response coherence, and contextual understanding, underscoring the effectiveness of our approach. These findings suggest that prompt-engineered LLMs offer a promising solution for robust and reliable power grid fault diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 電力グリッド故障診断は、電気インフラの信頼性と安定性を確保するための重要な課題である。 従来の診断システムは、電力グリッドデータの複雑さと変動性に悩まされることが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にChatGPTとGPT-4を併用した新しい手法を提案する。 我々は、複雑なデータを解釈し、詳細な行動可能な洞察を提供するため、LLMをガイドする包括的でコンテキスト対応のプロンプトを設計した。 提案手法は, リアルタイムセンサデータ, 履歴記録, コンポーネント記述を含む新たに構築したデータセットを用いて, 標準プロンプト, CoT (Chain-of-Thought) および Tree-of-Thought (ToT) 手法などのベースライン技術に対して評価を行った。 実験の結果, 診断精度, 説明可能性品質, 応答コヒーレンス, 文脈的理解が有意に向上し, 提案手法の有効性が示された。 これらの結果から, 急速駆動型LSMは, 堅牢かつ信頼性の高い電力グリッド故障診断に有望な解決策をもたらすことが示唆された。

関連論文リスト

• Enhancing Systematic Decompositional Natural Language Inference Using Informal Logic [53.363888563647976]
  我々は,分解包含データセットに注釈を付けるための一貫した理論的なアプローチを開発した。 得られたデータセットRDTEは,従来よりも内部整合性(+9%)が高いことがわかった。 また, 知識蒸留によるRDTE指向エンテーメント分類器の訓練や, 現代のニューロシンボリック推論エンジンへの導入により, 結果が大幅に向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T18:55:17Z)
• Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems [0.0]
  本稿では,原子力プラントなどの複雑なシステムにおける故障診断の説明可能性を高めるための統合システムを提案する。 物理に基づく診断ツールとLarge Language Modelを組み合わせることで、障害を識別するだけでなく、その原因と意味を明確かつ理解可能な説明を提供する新しいソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T22:11:21Z)
• Robust Learning Based Condition Diagnosis Method for Distribution Network Switchgear [8.515214508489558]
  本稿では,分散ネットワークスイッチギアの状態を診断するための頑健な学習手法を提案する。 本手法は, 環境データ, 温度測定, スイッチ位置, モータ動作, 絶縁条件, 局所放電情報を含む拡張特徴ベクトルを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T07:20:46Z)
• Causal Disentanglement Hidden Markov Model for Fault Diagnosis [55.90917958154425]
  本研究では, 軸受破壊機構の因果性を学ぶために, 因果解離隠れマルコフモデル (CDHM) を提案する。 具体的には、時系列データをフル活用し、振動信号を断層関連要因と断層関連要因に段階的に分解する。 アプリケーションの範囲を広げるために、学習された非絡み合った表現を他の作業環境に転送するために、教師なしのドメイン適応を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T05:58:45Z)
• The State of the Art in transformer fault diagnosis with artificial intelligence and Dissolved Gas Analysis: A Review of the Literature [1.0152838128195467]
  変圧器故障診断(TFD)は、電力系統の保守と管理において重要な側面である。 本稿では,人工知能(AI)と溶存ガス分析(DGA)を用いたTFDにおける技術の現状を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T07:50:35Z)
• Learning Graph Patterns of Reflection Coefficient for Non-destructive Diagnosis of Cu Interconnects [1.4502611532302039]
  本稿では,Cu配線欠陥の非破壊検出と診断のための新しい手法を提案する。 本手法は,係数のグラフパターンを活用することにより,相互接続欠陥の根本原因と重大性の両方を一意に解析する。 我々は,グラフパターンが故障診断能力を有し,学習アルゴリズムの効果的な入力データとして機能することが実験的に実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T10:51:21Z)
• Ranking-Based Physics-Informed Line Failure Detection in Power Grids [66.0797334582536]
  ライン障害のリアルタイムかつ正確な検出は、極端な気象の影響を緩和し、緊急制御を活性化する最初のステップである。 電力収支方程式は、非線形性、極端な事象における発生の不確実性の増加、グリッドオブザーバビリティの欠如は、従来のデータ駆動障害検出手法の効率を損なう。 本稿では,グリッドトポロジ情報を利用した物理インフォームドライン故障検出器(FIELD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T18:19:25Z)
• System Resilience through Health Monitoring and Reconfiguration [56.448036299746285]
  人為的なシステムのレジリエンスを、予期せぬ事象に対して向上させるためのエンドツーエンドのフレームワークを実証する。 このフレームワークは物理ベースのデジタルツインモデルと,リアルタイム故障診断,予後,再構成を行う3つのモジュールに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T20:16:17Z)
• Transfer Learning for Fault Diagnosis of Transmission Lines [55.971052290285485]
  事前学習されたLeNet-5畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい伝達学習フレームワークを提案する。 ソースニューラルネットワークから知識を転送して、異種ターゲットデータセットを予測することで、異なる伝送ラインの長さとインピーダンスの障害を診断することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T06:36:35Z)
• A Novel Deep Parallel Time-series Relation Network for Fault Diagnosis [7.127292365993219]
  本稿では,深層並列時間系列関係ネットワーク(textitDPTRN)と呼ばれる故障診断モデルを提案する。 我々のモデルはTEとKDD-CUP99のデータセットで他の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T08:24:59Z)
• Anytime Diagnosis for Reconfiguration [52.77024349608834]
  我々は、いつでも直接診断できるflexdiagを紹介し分析する。 特徴モデルの領域からの構成ベンチマークと自動車領域からの産業構成知識ベースを使用して、性能および診断品質に関するアルゴリズムを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T11:45:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。