論文の概要: Unsupervised Detection of Spatiotemporal Anomalies in PMU Data Using Transformer-Based BiGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25612v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 00:16:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.372624
• Title: Unsupervised Detection of Spatiotemporal Anomalies in PMU Data Using Transformer-Based BiGAN
• Title（参考訳）: Transformer-based BiGAN を用いたPMUデータの時空間異常の教師なし検出
• Authors: Muhammad Imran Hossain, Jignesh Solanki, Sarika Khushlani Solanki,
• Abstract要約: T-BiGANは、双方向生成逆数ネットワーク(BiGAN)内でウィンドウアテンション変換を行うフレームワークである。 エンコーダデコーダはアーキテクチャをキャプチャし、識別器はサイクル整合性を適用して遅延空間を真のデータ分布と整合させる。 異常は、再構成誤差、潜時空間ドリフト、判別器の信頼性を組み合わせた適応スコアを用いてリアルタイムでフラグ付けされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring power grid resilience requires the timely and unsupervised detection of anomalies in synchrophasor data streams. We introduce T-BiGAN, a novel framework that integrates window-attention Transformers within a bidirectional Generative Adversarial Network (BiGAN) to address this challenge. Its self-attention encoder-decoder architecture captures complex spatio-temporal dependencies across the grid, while a joint discriminator enforces cycle consistency to align the learned latent space with the true data distribution. Anomalies are flagged in real-time using an adaptive score that combines reconstruction error, latent space drift, and discriminator confidence. Evaluated on a realistic hardware-in-the-loop PMU benchmark, T-BiGAN achieves an ROC-AUC of 0.95 and an average precision of 0.996, significantly outperforming leading supervised and unsupervised methods. It shows particular strength in detecting subtle frequency and voltage deviations, demonstrating its practical value for live, wide-area monitoring without relying on manually labeled fault data.
• Abstract（参考訳）: 電力グリッドのレジリエンスを確保するには、同期処理データストリーム内の異常をタイムリーかつ教師なしで検出する必要がある。 本稿では,この課題に対処するため,双方向生成支援ネットワーク(BiGAN)にウィンドウアテンション変換器を統合する新しいフレームワークであるT-BiGANを紹介する。 その自己アテンションエンコーダ・デコーダアーキテクチャはグリッド全体の複雑な時空間依存性をキャプチャし、一方、共同識別器は学習した潜在空間を真のデータ分布と整合させるサイクル一貫性を強制する。 異常は、再構成誤差、潜時空間ドリフト、判別器の信頼性を組み合わせた適応スコアを用いてリアルタイムでフラグ付けされる。 T-BiGANはリアルなハードウェア・イン・ザ・ループPMUベンチマークで評価され、LOC-AUCは0.95で平均精度は0.996であり、指導的および教師なしの手法よりも大幅に優れている。 これは、微妙な周波数と電圧のずれを検知し、手動でラベル付けされた断層データに頼ることなく、その実用的価値を示す。

関連論文リスト

• Generalizing GNNs with Tokenized Mixture of Experts [75.8310720413187]
  安定性の向上には,変化に敏感な特徴への依存を低減し,既約最悪の一般化フロアを残す必要があることを示す。 本研究では,STEM-GNNを提案する。STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN。 9つのノード、リンク、グラフのベンチマークで、STEM-GNNはより強力な3方向バランスを実現し、クリアグラフ上での競争力を維持しながら、次数/ホモフィリーシフトや特徴/エッジの破損に対する堅牢性を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T22:48:30Z)
• VSCOUT: A Hybrid Variational Autoencoder Approach to Outlier Detection in High-Dimensional Retrospective Monitoring [0.0]
  VSCOUTは、高次元設定での振り返り(Phase I)監視のために設計された、配布不要のフレームワークである。 VSCOUTは、制御された偽アラームを維持しながら、特別な原因構造に対する優れた感度を実現する。 そのスケーラビリティ、分散柔軟性、レジリエンスは、AI対応環境でのリフレクションモデリングと異常検出の実用的で効果的な方法としてVSCOUTを位置づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-28T18:30:48Z)
• Correcting False Alarms from Unseen: Adapting Graph Anomaly Detectors at Test Time [60.341117019125214]
  グラフ異常検出(GAD)における未確認正規pattErnsの修正のための,軽量かつプラグアンドプレイなテスト時間適応フレームワークを提案する。 意味的混乱に対処するために、シフトしたデータと元のデータとをグラフ属性レベルで整合させるグラフ整合器を用いる。 10個の実世界のデータセットに対する大規模な実験により、TUNEは事前学習されたGADモデルの合成パターンと実際の見えない正常パターンの両方への一般化性を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-10T12:10:05Z)
• An Efficient Anomaly Detection Framework for Wireless Sensor Networks Using Markov Process [2.5777932046298786]
  1次マルコフ連鎖モデルに基づく軽量かつ解釈可能な異常検出フレームワークが提案されている。 提案したフレームワークは、Intel Berkeley Research Labデータセットを使用して検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-01T10:19:00Z)
• Federated Spatiotemporal Graph Learning for Passive Attack Detection in Smart Grids [2.721477719641864]
  本稿では,時間的ウィンドウ上で物理層と行動指標を融合させて受動的攻撃を検出するグラフ中心型マルチモーダル検出器を提案する。 テスト精度は98.32%、シーケンス毎の93.35%を0.15% FPRで達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T08:52:30Z)
• Revisiting Multivariate Time Series Forecasting with Missing Values [74.56971641937771]
  現実の時系列では欠落値が一般的である。 現在のアプローチでは、計算モジュールを使用して、不足した値を補う、計算済みの予測フレームワークが開発されている。 このフレームワークは、致命的な問題を見落としている: 欠落した値に対して基礎的な真理は存在せず、予測精度を劣化させる可能性のあるエラーの影響を受けやすいようにしている。 本稿では,Information Bottleneck原則に基づく新しいフレームワークであるConsistency-Regularized Information Bottleneck(CRIB)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-27T20:57:48Z)
• A Novel Spatiotemporal Correlation Anomaly Detection Method Based on Time-Frequency-Domain Feature Fusion and a Dynamic Graph Neural Network in Wireless Sensor Network [9.031267813814118]
  アテンションベースのトランスフォーマーは、長期依存を捕捉する能力により、無線センサネットワーク(WSN)のタイミング異常検出において重要な役割を担っている。 本稿では,周波数領域の特徴を動的グラフニューラルネットワーク(GNN)と統合したWSN異常検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T04:34:18Z)
• Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Sensor Fusion [6.963971634605796]
  環境およびバイオメディカル領域における低コストで分散センサーネットワークは、継続的な大規模健康モニタリングを可能にしている。 これらのシステムは、センサーのドリフト、ノイズ、キャリブレーションの不十分に起因する劣化したデータ品質に関する課題に直面していることが多い。 センサフュージョンとキャリブレーションの伝統的な機械学習手法は、広範な機能工学に依存している。 回帰タスクに適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T12:20:57Z)
• SeriesGAN: Time Series Generation via Adversarial and Autoregressive Learning [0.9374652839580181]
  本稿では, 自己エンコーダ生成型埋め込み空間の利点と, GANの対角運動力学を融合した高度なフレームワークを提案する。 この方法は2つの識別器を用いており、1つはジェネレータを特に誘導し、もう1つはオートエンコーダとジェネレータの出力を洗練させる。 我々のフレームワークは高忠実な時系列データを生成するのに優れており、既存の最先端のベンチマークを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T16:49:03Z)
• Spatial-Temporal Bearing Fault Detection Using Graph Attention Networks and LSTM [0.7864304771129751]
  本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせた新しい手法を提案する。 このアプローチは、センサデータ内の空間的および時間的依存関係を捕捉し、軸受故障検出の精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T12:55:57Z)
• Reshaping the Online Data Buffering and Organizing Mechanism for Continual Test-Time Adaptation [49.53202761595912]
  継続的なテスト時間適応は、訓練済みのソースモデルを適用して、教師なしのターゲットドメインを継続的に変更する。 我々は、オンライン環境、教師なしの自然、エラー蓄積や破滅的な忘れのリスクなど、このタスクの課題を分析する。 教師なしシングルパスデータストリームから重要サンプルを高い確実性で識別・集約する不確実性を考慮したバッファリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T15:48:40Z)
• An Unsupervised Adversarial Autoencoder for Cyber Attack Detection in Power Distribution Grids [0.0]
  本稿では,不均衡配電系統における偽データインジェクション攻撃(FDIA)を検出するために,教師なし対向オートエンコーダ(AAE)モデルを提案する。 提案手法は,オートエンコーダの構造における長期記憶(LSTM)を用いて,時系列計測における時間依存性をキャプチャする。 IEEE 13-bus と 123-bus で、歴史的気象データと歴史的実世界の負荷データを用いてテストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T01:20:01Z)
• Imbalanced Aircraft Data Anomaly Detection [103.01418862972564]
  航空シナリオ下でのセンサーからの時間データの異常検出は実用的だが難しい課題である。 本稿では,グラフィカル・テンポラル・データ分析フレームワークを提案する。 シリーズ・トゥ・イメージ (S2I) と呼ばれる3つのモジュール、ユークリッド距離 (CRD) を用いたクラスタ・ベース・リサンプリング・アプローチ、変数・ベース・ロス (VBL) から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T09:37:07Z)
• Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [61.62861063776813]
  我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。 我々は、訓練中に識別情報を活用する自己指導型学習体制に適応するが、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる。 製造領域における視覚異常検出のための挑戦的なベンチマークであるMVTec ADデータセットで、最先端の新たな結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T14:16:30Z)
• TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks [73.01104041298031]
  TadGANは、GAN(Generative Adversarial Networks)上に構築された教師なしの異常検出手法である。 時系列の時間相関を捉えるために,ジェネレータと批評家のベースモデルとしてLSTMリカレントニューラルネットワークを用いる。 提案手法の性能と一般化性を示すため,いくつかの異常スコアリング手法を検証し,最も適した手法を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:52:04Z)

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。