Fast timescale state estimation for a large power system can be challenging if the sensors producing the measurements are few in number. This is particularly true for doing time-synchronized state estimation for a transmission system that has minimal phasor measurement unit (PMU) coverage. This paper proposes a Deep Neural network-based State Estimator (DeNSE) to overcome this extreme unobservability problem. For systems in which the existing PMU infrastructure is not able to bring the estimation errors within acceptable limits using the DeNSE, a data-driven incremental PMU placement methodology is also introduced. The practical utility of the proposed approach is demonstrated by considering topology changes, non-Gaussian measurement noise, bad data detection and correction, and large system application.
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电力系统状态估计面临着不同类型的异常。这些可能包括由总测量错误或通信系统故障引起的不良数据。根据实施的状态估计方法，负载或发电的突然变化可以视为异常。此外，将电网视为网络物理系统，状态估计变得容易受到虚假数据注射攻击的影响。现有的异常分类方法无法准确对上述三种异常进行分类（区分），尤其是在歧视突然的负载变化和虚假数据注入攻击时。本文提出了一种用于检测异常存在，对异常类型进行分类并识别异常起源的新算法更改或通过错误数据注入攻击针对的状态变量。该算法结合了分析和机器学习（ML）方法。第一阶段通过组合$ \ chi^2 $检测指数来利用一种分析方法来检测异常存在。第二阶段利用ML进行异常类型的分类和其来源的识别，特别是指突然负载变化和错误数据注射攻击的歧视。提出的基于ML的方法经过训练，可以独立于网络配置，该网络配置消除了网络拓扑变化后算法的重新训练。通过在IEEE 14总线测试系统上实施拟议的算法获得的结果证明了拟议算法的准确性和有效性。
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在不确定性下，协调逆变器是用于集成可再生能源在配电网格中的缺点。除非频繁地呼吸折叠速度，否则控制逆变器给定近似网格条件或其代理成为一个关键规范。虽然深神经网络（DNN）可以学习最佳的逆变时间表，但保证可行性在很大程度上是难以捉摸的。而不是培训DNN以模仿已经计算的最佳功率流量（OPF）解决方案，而是将基于DNN的变频器策略集成到OPF中。所提出的DNN通过两个OPF替代方案培训，该替代方案限制了平均电压偏差，并且作为机会约束的凸起限制。训练有素的DNN可以由当前网格条件的部分，嘈杂或代理描述符驱动。当OPF必须为不可观察的馈线解决OPF而言，这很重要。假设网络模型是已知的，通过反向传播训练，并且在区分AC电流方程时训练。否则，提出了一种梯度的变体。后者当逆变器由具有仅访问电源流求解器或馈线的数字双胞胎的访问的聚合器控制时相关。数值测试将基于DNN的变频器控制方案与最佳逆变器设定值的优化和可行性进行比较。
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越来越多的间歇可再生能源的整合，特别是在分配水平，需要对TheGrid的知识而设计的先进规划和优化方法，特别是捕获电网拓扑和线参数的进入矩阵。然而，对进入矩阵的可靠估计可以丢失或迅速地过时用于时间变化网格。在这项工作中，我们提出了利用从微量PMU收集的电压和电流测量的数据驱动的识别方法。更确切地说，我们首先呈现最大的似然方法，然后朝着贝叶斯框架移动，利用最大后验估计的原则。与大多数现有的Con-Tribution相比，我们的方法不仅是电压和电流数据上的测量噪声中的因素，而且还能够利用可用的先验信息，例如稀疏性模式和已知的列表参数。在基准案件上进行的模拟表明，与储藏仪相比，我们的方法可以实现明显更大的准确性。
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在2015年和2019年之间，地平线的成员2020年资助的创新培训网络名为“Amva4newphysics”，研究了高能量物理问题的先进多变量分析方法和统计学习工具的定制和应用，并开发了完全新的。其中许多方法已成功地用于提高Cern大型Hadron撞机的地图集和CMS实验所执行的数据分析的敏感性;其他几个人，仍然在测试阶段，承诺进一步提高基本物理参数测量的精确度以及新现象的搜索范围。在本文中，在研究和开发的那些中，最相关的新工具以及对其性能的评估。
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我们提出了一种基于图形神经网络（GNN）的端到端框架，以平衡通用网格中的功率流。优化被帧为监督的顶点回归任务，其中GNN培训以预测每个网格分支的电流和功率注入，从而产生功率流量平衡。通过将电网表示为与顶点的分支的线图，我们可以培训一个更准确和强大的GNN来改变底层拓扑。此外，通过使用专门的GNN层，我们能够构建一个非常深的架构，该架构占图表上的大街区，同时仅实现本地化操作。我们执行三个不同的实验来评估：i）使用深入GNN模型时使用本地化而不是全球运营的好处和趋势; ii）图形拓扑中对扰动的弹性;和iii）能力同时在多个网格拓扑上同时培训模型以及新的看不见网格的概括性的改进。拟议的框架是有效的，而且与基于深度学习的其他求解器相比，不仅对网格组件上的物理量而且对拓扑的物理量具有鲁棒性。
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最近，基于深层神经网络（DNN）的物理层通信技术引起了极大的兴趣。尽管模拟实验已经验证了它们增强通信系统和出色性能的潜力，但对理论分析的关注很少。具体而言，物理层中的大多数研究都倾向于专注于DNN模型在无线通信问题上的应用，但理论上不了解DNN在通信系统中的工作方式。在本文中，我们旨在定量分析为什么DNN可以在物理层中与传统技术相比，并在计算复杂性方面提高其成本。为了实现这一目标，我们首先分析基于DNN的发射器的编码性能，并将其与传统发射器进行比较。然后，我们理论上分析了基于DNN的估计器的性能，并将其与传统估计器进行比较。第三，我们调查并验证在信息理论概念下基于DNN的通信系统中如何播放信息。我们的分析开发了一种简洁的方式，可以在物理层通信中打开DNN的“黑匣子”，可用于支持基于DNN的智能通信技术的设计，并有助于提供可解释的性能评估。
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由于负载和可再生能源的不确定性日益增长，对现代电网的安全和最佳运行产生了突出的挑战。随机最佳功率流（SOPF）制剂提供了一种通过计算在不确定性下保持可行性的派遣决策和控制政策来处理这些不确定性的机制。大多数SOPF配方考虑了简单的控制策略，例如数学上简单的仿射策略，类似于当前实践中使用的许多策略。通过机器学习（ML）算法的功效和一般控制政策的潜在好处的效果，我们提出了一个深度神经网络（DNN）基础的政策，该政策是实时预测发电机调度决策的不确定。使用解决SOPF的随机原始双重更新来学习DNN的权重，而无需先前一代训练标签，并且可以明确地解释SOPF中的可行性约束。 DNN政策对更简单的政策和它们在执行安全限制和产生附近的近最佳解决方案中的功效的优点在于机会在许多测试用例上受到限制的制定的情况下。
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要将计算负担从实时到延迟关键电源系统应用程序的脱机，最近的作品招待使用深神经网络（DNN）的想法来预测一次呈现的AC最佳功率流（AC-OPF）的解决方案负载需求。随着网络拓扑可能改变的，以样本有效的方式训练该DNN成为必需品。为提高数据效率，这项工作利用了OPF数据不是简单的训练标签，而是构成参数优化问题的解决方案。因此，我们倡导培训一个灵敏度通知的DNN（SI-DNN），不仅可以匹配OPF优化器，而且还匹配它们的部分导数相对于OPF参数（负载）。结果表明，所需的雅可比矩阵确实存在于温和条件下，并且可以从相关的原始/双解决方案中容易地计算。所提出的Si-DNN与广泛的OPF溶剂兼容，包括非凸出的二次约束的二次程序（QCQP），其半纤维程序（SDP）放松和MatPower;虽然Si-DNN可以在其他学习到OPF方案中无缝集成。三个基准电源系统的数值测试证实了SI-DNN在传统训练的DNN上预测的OPF解决方案的高级泛化和约束满意度，尤其是在低数据设置中。
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深度学习方法的应用加快了挑战性电流问题的分辨率，最近显示出令人鼓舞的结果。但是，电力系统动力学不是快照，稳态操作。必须考虑这些动力学，以确保这些模型提供的最佳解决方案遵守实用的动力约束，避免频率波动和网格不稳定性。不幸的是，由于其高计算成本，基于普通或部分微分方程的动态系统模型通常不适合在控制或状态估计中直接应用。为了应对这些挑战，本文介绍了一种机器学习方法，以近乎实时近似电力系统动态的行为。该拟议的框架基于梯度增强的物理知识的神经网络（GPINNS），并编码有关电源系统的基本物理定律。拟议的GPINN的关键特征是它的训练能力而无需生成昂贵的培训数据。该论文说明了在单机无限总线系统中提出的方法在预测转子角度和频率的前进和反向问题中的潜力，以及不确定的参数，例如惯性和阻尼，以展示其在一系列电力系统应用中的潜力。
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给定传感器读数随着时间的推移从电网上，我们如何在发生异常时准确地检测？实现这一目标的关键部分是使用电网传感器网络在电网上实时地在实时检测到自然故障或恶意的任何不寻常的事件。行业中现有的坏数据探测器缺乏鲁布布利地检测广泛类型的异常，特别是由于新兴网络攻击而造成的复杂性，因为它们一次在网格的单个测量快照上运行。新的ML方法更广泛适用，但通常不会考虑拓扑变化对传感器测量的影响，因此无法适应历史数据中的定期拓扑调整。因此，我们向DynWatch，基于域知识和拓扑知识算法用于使用动态网格上的传感器进行异常检测。我们的方法准确，优于实验中的现有方法20％以上（F-Measure）;快速，在60K +分支机用中的每次传感器上平均运行小于1.7ms，使用笔记本电脑，并在图表的大小上线性缩放。
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人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新表现突破，尤其是深度学习的进步（DL），功能强大，易于使用的ML库（例如Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch。），Pytorch。，Pytorch。。核工程师对AI/ML的前所未有的兴趣，并增加了计算能力。对于基于物理学的计算模型，已经广泛研究了验证，验证和不确定性定量（VVUQ），并且已经开发了许多方法。但是，ML模型的VVUQ的研究相对较少，尤其是在核工程中。在这项工作中，我们专注于ML模型的UQ作为ML VVUQ的初步步骤，更具体地说，是Deep Neural Networks（DNNS），因为它们是用于回归和分类任务的最广泛使用的监督ML算法。这项工作旨在量化DNN的预测或近似不确定性，当它们用作昂贵的物理模型的替代模型时。比较了DNN UQ的三种技术，即Monte Carlo辍学（MCD），深层合奏（DE）和贝叶斯神经网络（BNNS）。两个核工程示例用于基准这些方法，（1）使用野牛代码的时间依赖性裂变气体释放数据，以及（2）基于BFBT基准测试的无效分数模拟使用痕量代码。发现这三种方法通常需要不同的DNN体系结构和超参数来优化其性能。 UQ结果还取决于可用培训数据的量和数据的性质。总体而言，所有这三种方法都可以提供对近似不确定性的合理估计。当平均预测接近测试数据时，不确定性通常较小，而BNN方法通常会产生比MCD和DE更大的不确定性。
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在本文中，提出了一种新的方法，该方法允许基于神经网络（NN）均衡器的低复杂性发展，以缓解高速相干光学传输系统中的损伤。在这项工作中，我们提供了已应用于馈电和经常性NN设计的各种深层模型压缩方法的全面描述和比较。此外，我们评估了这些策略对每个NN均衡器的性能的影响。考虑量化，重量聚类，修剪和其他用于模型压缩的尖端策略。在这项工作中，我们提出并评估贝叶斯优化辅助压缩，其中选择了压缩的超参数以同时降低复杂性并提高性能。总之，通过使用模拟和实验数据来评估每种压缩方法的复杂性及其性能之间的权衡，以完成分析。通过利用最佳压缩方法，我们表明可以设计基于NN的均衡器，该均衡器比传统的数字背部传播（DBP）均衡器具有更好的性能，并且只有一个步骤。这是通过减少使用加权聚类和修剪算法后在NN均衡器中使用的乘数数量来完成的。此外，我们证明了基于NN的均衡器也可以实现卓越的性能，同时仍然保持与完整的电子色色散补偿块相同的复杂性。我们通过强调开放问题和现有挑战以及未来的研究方向来结束分析。
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The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.
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对于许多工程应用，例如实时模拟或控制，潜在的非线性问题的传统解决方案技术通常是过于计算的。在这项工作中，我们提出了一种高效的深度学习代理框架，能够预测负载下的超弹性体的响应。代理模型采用特殊的卷积神经网络架构，所谓的U-Net的形式，其具有用有限元方法获得的力 - 位移数据训练。我们提出了框架的确定性和概率版本，并研究了三个基准问题。特别是，我们检查最大可能性和变分贝叶斯推论配方的能力，以评估解决方案的置信区间。
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非线性状态估计（SE）的目的是根据电力系统中所有可用的测量值估算复杂的总线电压，通常使用迭代的高斯 - 纽顿方法来解决。在考虑来自相组量测量单元以及监督控制和数据采集系统的输入时，非线性SE会带来一些困难。这些包括数值不稳定性，收敛时间取决于迭代方法的起点以及单个迭代在状态变量数量方面的二次计算复杂性。本文在非线性功率系统SE的增强因子图上介绍了基于图形神经网络的原始SE实现，能够在分支机构和总线上进行测量，以及相法和遗留测量。提出的回归模型在一旦训练的推理时间内具有线性计算复杂性，并且有可能实现分布式。由于该方法是非词语且基于非矩阵的，因此它对高斯求解器容易出现的问题具有弹性。除了测试集的预测准确性外，提出的模型在模拟网络攻击和由于沟通不规则引起的不可观察的情况时表现出了鲁棒性。在这种情况下，预测错误在本地持续存在，对电力系统的其余结果没有影响。
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给定有限数量的训练数据样本的分类的基本任务被考虑了具有已知参数统计模型的物理系统。基于独立的学习和统计模型的分类器面临使用小型训练集实现分类任务的主要挑战。具体地，单独依赖基于物理的统计模型的分类器通常遭受它们无法适当地调整底层的不可观察的参数，这导致系统行为的不匹配表示。另一方面，基于学习的分类器通常依赖于来自底层物理过程的大量培训数据，这在最实际的情况下可能不可行。本文提出了一种混合分类方法 - 被称为亚牙线的菌丝 - 利用基于物理的统计模型和基于学习的分类器。所提出的解决方案基于猜想，即通过融合它们各自的优势，刺鼠线将减轻与基于学习和统计模型的分类器的各个方法相关的挑战。所提出的混合方法首先使用可用（次优）统计估计程序来估计不可观察的模型参数，随后使用基于物理的统计模型来生成合成数据。然后，培训数据样本与基于学习的分类器中的合成数据结合到基于神经网络的域 - 对抗训练。具体地，为了解决不匹配问题，分类器将从训练数据和合成数据的映射学习到公共特征空间。同时，培训分类器以在该空间内找到判别特征，以满足分类任务。
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延时电阻率断层扫描（ERT）是一种流行的地球物理方法，可从电势差测量中估算三维（3D）通透性场。传统的反转和数据同化方法用于将这些数据吸收到水域模型中以估计渗透性。由于不适合性和维度的诅咒，现有的反转策略提供了较差的估计值和3D渗透率场的低分辨率。深度学习的最新进展为我们提供了强大的算法来克服这一挑战。本文提出了一个深度学习（DL）框架，以估算从延时ERT数据中的3D地下渗透性。为了测试所提出的框架的可行性，我们在模拟数据上训练了启用DL的逆模型。基于水域物理学的地下过程模型用于生成此合成数据以进行深度学习分析。结果表明，拟议的弱监督学习可以捕获3D渗透性领域中的显着空间特征。在数量上，在标记的训练，验证和测试数据集的平均平方平方误差（就自然日志而言）小于0.5。 R2评分（全局度量）大于0.75，每个单元格（本地度量）的百分比误差小于10％。最后，在计算成本方面的额外好处是，所提出的基于DL的反向模型至少比运行正向模型快的速度（104）倍。请注意，传统倒置可能需要多个前向模型模拟（例如，按10到1000的顺序），这非常昂贵。这种计算节省（O（105）-O（107））使提出的基于DL的逆模型具有对地下成像和实时ERT监视应用程序的吸引力，这是由于快速而相当准确的渗透性场估计。
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深神经网络（DNNS）是在存在多路径和非线视线错误的情况下定位全局导航卫星系统（GNSS）的有前途的工具，这是由于它们使用数据建模复杂错误的能力。但是，为GNSS定位开发DNN提出了各种挑战，例如1）由于卫星可见性的变化和，在全球范围内测量和位置值的差异很大而导致的数值和位置值差异很大，数量和位置值差。 3）过度适合可用数据。在这项工作中，我们解决了上述挑战，并通过将基于DNN的校正应用于初始位置猜测，提出了GNSS定位的方法。我们的DNN学会了使用伪残留物和卫星视线向量作为输入来输出位置校正。这些输入和输出值的有限变化可改善我们DNN的数值条件。我们设计了DNN体系结构，以结合可用GNSS测量的信息，这些信息通过利用基于设定的深度学习方法的最新进步，在数量和顺序上不同。此外，我们提出了一种数据增强策略，用于通过随机将初始位置猜测随机减少DNN中的过度拟合。我们首先执行模拟，并在应用基于DNN的校正时显示出初始定位误差的改进。此后，我们证明我们的方法在现实世界数据上的表现优于WLS基线。我们的实施可在github.com/stanford-navlab/deep_gnss上获得。
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大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中，潜在变量模型（LVM）及其对应物占主要份额，并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM（DLVM）。我们首先讨论经典LVM的定义，理论和应用，该定义和应用既是综合教程，又是对经典LVM的简短申请调查。然后，我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍，重点是其理论和模型体系结构，此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言，经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性，但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力，可以在复杂的场景中实现令人满意的性能，但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点，并探索非神经网络的举止以建立深层模型，我们提出了一个新颖的概念，称为“轻量级Deep LVM（LDLVM）”。在提出了这个新想法之后，该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵，然后提供了两个新颖的LDLVM，并详尽地描述了其原理，建筑和优点。最后，讨论了前景和机会，包括重要的开放问题和可能的研究方向。
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