論文の概要: EnergyEminence: Source-Aware Environmental Calibration and Evaluation in a Physics-Grounded Grid Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36215v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 20:14:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:46.99709
- Title: EnergyEminence: Source-Aware Environmental Calibration and Evaluation in a Physics-Grounded Grid Digital Twin
- Title（参考訳）: エネルギエミネンス(EnergyEminence) : 物理集積格子型デジタル双晶の環境校正と評価
- Abstract要約: 本稿では,IEEE 118バス方式のグラフ時間予測器,非線形ACカスケードシミュレーション,演算子ダッシュボード方式の時間再生を結合した早期EnergyEminenceテストベッドを提案する。
16の合成環境ビデオがキュレーションされ、160のソース追跡グリッドシナリオが生成され、ソースビデオ分離テストでは10の真陽性、8の偽陽性、22の真陰性、および偽陰性が生成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7632725820523305
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Power-grid digital twins must combine data-driven prediction with physically meaningful state evolution while preserving the provenance of environmental observations. This paper presents an early-stage EnergyEminence testbed that couples an IEEE 118-bus-style graph-temporal predictor, nonlinear AC cascade simulation, and operator-dashboard-like temporal replay. In addition, we introduce a shared bounded calibration that converts wildfire-detection confidence and spatial extent into source-comparable wildfire interpretable and explainable evidence. We then evaluate it with visually diverse fire and hard-negative videos. Sixteen synthetic environmental videos are curated to generate 160 source-tracked grid scenarios, and a source-video-disjoint test yields 10 true positives, 8 false positives, 22 true negatives, and no false negatives. The errors occur in stressed, non-cascading scenarios conditioned on an unseen growing-fire source. Our diagnostic then reveals environmental shortcut learning that is obscured by scenario-level random splitting. The paper therefore contributes a data-centric and inspectable evaluation workflow for multimodal grid-resilience models, together with evidence supporting separation of environmental alerting from electrical cascade inference
- Abstract（参考訳）: パワーグリッド型デジタルツインは、データ駆動予測と物理的に意味のある状態進化を組み合わせ、環境観測の成果を保存しなければならない。
本稿では,IEEE 118バス方式のグラフ時間予測器,非線形ACカスケードシミュレーション,演算子ダッシュボード方式の時間再生を結合した早期EnergyEminenceテストベッドを提案する。
さらに,山火事検出の信頼性と空間範囲を解析可能な山火事と説明可能な証拠に変換する共有境界校正を導入する。
次に、視覚的に多様なファイアビデオとハードネガティブなビデオで評価します。
16の合成環境ビデオがキュレーションされ、160のソース追跡グリッドシナリオが生成され、ソースビデオ分離テストでは10の真陽性、8の偽陽性、22の真陰性、および偽陰性が生成される。
エラーは、目に見えない成長した火源で条件付けられた、ストレスのある非カスケードシナリオで発生します。
そして,シナリオレベルのランダムスプリットによって曖昧な環境ショートカット学習を明らかにする。
そこで本稿は,マルチモーダルグリッドレジリエンスモデルのためのデータ中心で検査可能な評価ワークフローと,電気カスケード推論からの環境警報の分離を支援する証拠を提示する。
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