論文の概要: Risk-Based Thresholding for Reliable Anomaly Detection in Concentrated Solar Power Plants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19146v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 21:02:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:16.335777
• Title: Risk-Based Thresholding for Reliable Anomaly Detection in Concentrated Solar Power Plants
• Title（参考訳）: 太陽光発電プラントにおける信頼性異常検出のためのリスクベース閾値設定
• Authors: Yorick Estievenart, Sukanya Patra, Souhaib Ben Taieb,
• Abstract要約: 高温のソーラーレシーバーは、凍結、変形、腐食といった深刻な運転上のリスクに直面している。 太陽光受信機に搭載されたカメラは、日中1分から5分にわたる不規則な間隔で赤外線画像を記録する。 異常画像は異常スコアをしきい値にすることで検出でき、しきい値を選択してF1スコアなどのメトリクスを最適化する。 本研究は、選択されたリスク関数に対して有限サンプルカバレッジを保証することにより、より信頼性の高い決定しきい値を生成するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
• License:
• Abstract: Efficient and reliable operation of Concentrated Solar Power (CSP) plants is essential for meeting the growing demand for sustainable energy. However, high-temperature solar receivers face severe operational risks, such as freezing, deformation, and corrosion, resulting in costly downtime and maintenance. To monitor CSP plants, cameras mounted on solar receivers record infrared images at irregular intervals ranging from one to five minutes throughout the day. Anomalous images can be detected by thresholding an anomaly score, where the threshold is chosen to optimize metrics such as the F1-score on a validation set. This work proposes a framework for generating more reliable decision thresholds with finite-sample coverage guarantees on any chosen risk function. Our framework also incorporates an abstention mechanism, allowing high-risk predictions to be deferred to domain experts. Second, we propose a density forecasting method to estimate the likelihood of an observed image given a sequence of previously observed images, using this likelihood as its anomaly score. Third, we analyze the deployment results of our framework across multiple training scenarios over several months for two CSP plants. This analysis provides valuable insights to our industry partner for optimizing maintenance operations. Finally, given the confidential nature of our dataset, we provide an extended simulated dataset, leveraging recent advancements in generative modeling to create diverse thermal images that simulate multiple CSP plants. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギー需要の増大に対応するためには, 集光発電(CSP)プラントの効率よく, 信頼性の高い運転が不可欠である。 しかし、高温のソーラーレシーバーは、凍結、変形、腐食などの深刻な運転上のリスクに直面し、コストのかかるダウンタイムとメンテナンスを行う。 CSPの植物を監視するために、太陽受信機に搭載されたカメラは、日中1分から5分に及ぶ不規則な間隔で赤外線画像を記録する。 異常画像は異常スコアをしきい値にすることで検出でき、しきい値を選択して検証セット上のF1スコアなどのメトリクスを最適化する。 本研究は、選択されたリスク関数に対して有限サンプルカバレッジを保証することにより、より信頼性の高い決定しきい値を生成するためのフレームワークを提案する。 当社のフレームワークには,リスクの高い予測をドメインの専門家に延期する機構も組み込まれています。 次に, この確率を異常スコアとして, 先行観測画像列から観測画像の確率を推定する密度予測手法を提案する。 第3に、2つのCSPプラントで数ヶ月にわたって、複数のトレーニングシナリオにわたるフレームワークのデプロイメント結果を分析します。 この分析は、メンテナンス運用の最適化に関して、当社の業界パートナに貴重な洞察を与えます。 最後に、我々のデータセットの秘密性を考慮して、複数のCSPプラントをシミュレートする多様な熱画像を作成するために、生成モデリングの最近の進歩を活用して拡張されたシミュレートデータセットを提供する。 私たちのコードは公開されています。

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