神经网络行为的验证：电力系统应用的形式化保证
系统与控制
2020-07-31 v4 机器学习
系统与控制
信号处理
最优化与控制
摘要
据我们所知，本文首次提出了一个用于验证电力系统应用中神经网络行为的框架。迄今为止，神经网络在电力系统中的应用一直作为黑箱使用；这构成了其在实际中采用的主要障碍。基于混合整数线性规划开发严谨的框架，我们的方法能够确定神经网络分类为安全或不安全的输入范围，并能够系统地识别对抗样本。此类方法有潜力建立电力系统运营商对神经网络缺失的信任，并开启电力系统中一系列新的应用。本文提出了该框架、评估和提升电力系统中神经网络鲁棒性的方法，并解决了与可扩展性和准确性相关的问题。我们在 IEEE 9-母线、14-母线和 162-母线系统上演示了我们的方法，同时处理了 N-1 安全与小信号稳定性。
引用
@article{arxiv.1910.01624,
title = {Verification of Neural Network Behaviour: Formal Guarantees for Power System Applications},
author = {Andreas Venzke and Spyros Chatzivasileiadis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01624},
year = {2020}
}
备注
published in IEEE Transactions on Smart Grid (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9141308)