Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection with Machine Learning Algorithms in Large-Scale Power Grids

論文の概要: Anomaly Detection with Machine Learning Algorithms in Large-Scale Power Grids

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10888v1
Date: Wed, 11 Feb 2026 14:17:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.988004
Title: Anomaly Detection with Machine Learning Algorithms in Large-Scale Power Grids
Title（参考訳）: 大規模電力グリッドにおける機械学習アルゴリズムによる異常検出
Authors: Marc Gillioz, Guillaume Dubuis, Étienne Voutaz, Philippe Jacquod,
Abstract要約: 大規模高電圧電力グリッドの運用データにおける異常検出問題に対して,機械学習アルゴリズムを適用した。アルゴリズムの性能における重要な違いを観察する。教師なし学習アルゴリズムは極めてうまく機能し、それらの予測は同時並行的な異常に対して頑健であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We apply several machine learning algorithms to the problem of anomaly detection in operational data for large-scale, high-voltage electric power grids. We observe important differences in the performance of the algorithms. Neural networks typically outperform classical algorithms such as k-nearest neighbors and support vector machines, which we explain by the strong contextual nature of the anomalies. We show that unsupervised learning algorithm work remarkably well and that their predictions are robust against simultaneous, concurring anomalies.
Abstract（参考訳）: 大規模高電圧電力グリッドの運用データにおける異常検出問題に対して,機械学習アルゴリズムを適用した。アルゴリズムの性能における重要な違いを観察する。ニューラルネットワークは、典型的にはk-アネレスト近傍やサポートベクターマシンといった古典的アルゴリズムよりも優れており、これは異常の強い文脈的性質によって説明される。教師なし学習アルゴリズムは極めてうまく機能し、それらの予測は同時並行的な異常に対して頑健であることを示す。

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