論文の概要: Towards Robust Stability Prediction in Smart Grids: GAN-based Approach under Data Constraints and Adversarial Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16490v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:00.222467
• Title: Towards Robust Stability Prediction in Smart Grids: GAN-based Approach under Data Constraints and Adversarial Challenges
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおけるロバスト安定性予測に向けて:データ制約下におけるGANに基づくアプローチと逆問題
• Authors: Emad Efatinasab, Alessandro Brighente, Denis Donadel, Mauro Conti, Mirco Rampazzo,
• Abstract要約: 本稿では,安定したデータのみを用いて,スマートグリッドの不安定性を検出する新しいフレームワークを提案する。 ジェネレータはGAN(Generative Adversarial Network)に依存しており、ジェネレータは不安定なデータを生成するために訓練される。 我々の解は、実世界の安定と不安定なサンプルからなるデータセットでテストされ、格子安定性の予測において最大97.5%、敵攻撃の検出において最大98.9%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.2306792009435
• License:
• Abstract: Smart grids are critical for addressing the growing energy demand due to global population growth and urbanization. They enhance efficiency, reliability, and sustainability by integrating renewable energy. Ensuring their availability and safety requires advanced operational control and safety measures. Researchers employ AI and machine learning to assess grid stability, but challenges like the lack of datasets and cybersecurity threats, including adversarial attacks, persist. In particular, data scarcity is a key issue: obtaining grid instability instances is tough due to the need for significant expertise, resources, and time. However, they are essential to test novel research advancements and security mitigations. In this paper, we introduce a novel framework to detect instability in smart grids by employing only stable data. It relies on a Generative Adversarial Network (GAN) where the generator is trained to create instability data that are used along with stable data to train the discriminator. Moreover, we include a new adversarial training layer to improve robustness against adversarial attacks. Our solution, tested on a dataset composed of real-world stable and unstable samples, achieve accuracy up to 97.5\% in predicting grid stability and up to 98.9\% in detecting adversarial attacks. Moreover, we implemented our model in a single-board computer demonstrating efficient real-time decision-making with an average response time of less than 7ms. Our solution improves prediction accuracy and resilience while addressing data scarcity in smart grid management.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドは、人口増加と都市化によるエネルギー需要の増加に対処するために重要である。 再生可能エネルギーの統合により効率、信頼性、持続可能性を高める。 可用性と安全性を確保するには、高度な運用管理と安全対策が必要である。 研究者たちは、グリッドの安定性を評価するためにAIと機械学習を使用しているが、データセットの欠如や、敵の攻撃を含むサイバーセキュリティの脅威といった課題は継続している。 特に、データ不足は重要な問題である。重要な専門知識、リソース、時間を必要とするため、グリッド不安定なインスタンスを取得することは難しい。 しかし、新しい研究の進歩とセキュリティの軽減をテストすることが不可欠である。 本稿では,安定なデータのみを用いることで,スマートグリッドの不安定性を検出する新しいフレームワークを提案する。 ジェネレータはGAN(Generative Adversarial Network)に依存しており、ジェネレータは不安定なデータを生成するために訓練される。 さらに、敵攻撃に対する堅牢性を向上させるために、新たな敵訓練層を含む。 実世界の安定および不安定なサンプルからなるデータセットで検証し,グリッド安定性の予測において最大97.5\%,敵攻撃の検出において最大98.9\%の精度を達成した。 さらに,提案手法をシングルボードコンピュータに実装し,平均応答時間7ms以下で効率的なリアルタイム意思決定を実現した。 我々のソリューションは、スマートグリッド管理におけるデータの不足に対処しながら、予測精度とレジリエンスを改善します。

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