論文の概要: Inferring Ingrained Remote Information in AC Power Flows Using Neuromorphic Modality Regime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14883v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 14:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 20:09:56.919535
• Title: Inferring Ingrained Remote Information in AC Power Flows Using Neuromorphic Modality Regime
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックモードレジームを用いた交流潮流中の微粒なリモート情報の推定
• Authors: Xiaoguang Diao, Yubo Song, Subham Sahoo,
• Abstract要約: 我々は、エッジプロセッサとしてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて、交流電力流中のリモート情報を推定する。 我々は、電力変換器のスイッチングのための変調パルスを得るために、遅延駆動型非教師なしヘビアン学習ルールを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8529626486588364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we infer ingrained remote information in AC power flows using spiking neural network (SNN) as edge processors for efficient coordination of power electronic converters. This work unifies power and information as a means of data normalization using a multi-modal regime in the form of spikes using energy-efficient neuromorphic processing and semantics theory. Firstly, we organize the synchronous realvalued measurements at each edge and translate them into asynchronous spike-based events to collect sparse data for training of SNN at each edge. Instead of relying on error-dependent supervised data-driven learning theory, we exploit the latency-driven unsupervised Hebbian learning rule to obtain modulation pulses for switching of power electronic converters that can now communicate among each other. Not only does this philosophy block exogenous path arrival for cyber attackers by dismissing the cyber layer, it also entails converter adaptation to system reconfiguration and parameter mismatch issues. We conclude this work by validating its energy-efficient and effective online learning performance under various scenarios in modified IEEE 14-bus system and under experimental conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、電力変換器の効率よく協調するためのエッジプロセッサとして、スパイクニューラルネットワーク(SNN)を用いて、交流電力流中の微細なリモート情報を推定する。 この研究は、エネルギー効率のよいニューロモルフィック処理とセマンティックス理論を用いて、スパイクの形でマルチモーダルな状態を用いたデータ正規化の手段として、パワーと情報を統一する。 まず、各エッジで同期実測値を整理し、非同期スパイクベースのイベントに変換し、各エッジでSNNを訓練するためのスパースデータを収集する。 エラー依存型教師付きデータ駆動学習理論に代えて,遅延駆動型非教師付きヘビアン学習規則を用いて,相互に通信可能な電力変換器のスイッチングのための変調パルスを得る。 この哲学は、サイバーレイヤを排除することによって、サイバー攻撃者の外因性パスの到着を阻止するだけでなく、システム再構成やパラメータミスマッチ問題へのコンバータ適応も必要である。 本研究は,改良型IEEE 14バスシステムおよび実験条件下での様々なシナリオにおいて,そのエネルギー効率と効果的なオンライン学習性能を検証することにより,本研究を結論付ける。

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