論文の概要: SubstationAI: Multimodal Large Model-Based Approaches for Analyzing Substation Equipment Faults
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17077v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 15:59:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:59:11.573461
- Title: SubstationAI: Multimodal Large Model-Based Approaches for Analyzing Substation Equipment Faults
- Title（参考訳）: SubstationAI: 変電所設備故障解析のためのマルチモーダル大規模モデルベースアプローチ
- Authors: Jinzhi Wang, Qinfeng Song, Lidong Qian, Haozhou Li, Qinke Peng, Jiangbo Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づくサブステーション機器故障解析手法を提案する。
我々は、画像、欠陥ラベル、分析レポートを含む4万件のエントリを含むデータベースを開発し、データ拡張に画像からビデオ生成モデルを使用した。
このデータベースに基づいて, サブステーション故障解析のための最初のモデルであるSubstationAIを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7977358770677094
- License:
- Abstract: The reliability of substation equipment is crucial to the stability of power systems, but traditional fault analysis methods heavily rely on manual expertise, limiting their effectiveness in handling complex and large-scale data. This paper proposes a substation equipment fault analysis method based on a multimodal large language model (MLLM). We developed a database containing 40,000 entries, including images, defect labels, and analysis reports, and used an image-to-video generation model for data augmentation. Detailed fault analysis reports were generated using GPT-4. Based on this database, we developed SubstationAI, the first model dedicated to substation fault analysis, and designed a fault diagnosis knowledge base along with knowledge enhancement methods. Experimental results show that SubstationAI significantly outperforms existing models, such as GPT-4, across various evaluation metrics, demonstrating higher accuracy and practicality in fault cause analysis, repair suggestions, and preventive measures, providing a more advanced solution for substation equipment fault analysis.
- Abstract（参考訳）: 変電所設備の信頼性は電力システムの安定性に不可欠であるが、従来の故障解析手法は手作業の専門知識に大きく依存しており、複雑で大規模なデータを扱う上での有効性を制限している。
本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づくサブステーション機器故障解析手法を提案する。
我々は、画像、欠陥ラベル、分析レポートを含む4万件のエントリを含むデータベースを開発し、データ拡張に画像からビデオ生成モデルを使用した。
GPT-4を用いて詳細な断層解析結果が得られた。
本データベースに基づいて, サブステーション故障解析のための最初のモデルであるSubstationAIを開発し, 知識向上手法とともに, 故障診断知識ベースを設計した。
実験結果から, SubstationAI は GPT-4 などの既存モデルよりも優れた性能を示し, 故障原因分析, 補修提案, 予防対策の精度, 実用性を示し, サブステーション機器の故障解析の高度なソリューションを提供する。
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