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Transformer-based Electric Quality Forecasting and Anomaly Detection for Predictive Maintenance
설비의 예지 보전을 위한 Transformer 기반의 전력 품질 예측 및 이상 상황 탐지

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.21 no.12, 2023년, pp.35 - 45  

Lee, Jehyuk

초록이 없습니다.

참고문헌 (26)

  1. Serradilla, Oscar, Zugasti, Ekhi, Rodriguez, Jon, Zurutuza, Urko. Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospects. Applied intelligence, vol.52, no.10, 10934-10964.

  2. Liao, L., Kottig, F.. A hybrid framework combining data-driven and model-based methods for system remaining useful life prediction. Applied soft computing, vol.44, 191-199.

  3. 10.1109/ICEEE2.2017.7935834 

  4. 10.1109/SMARTCOMP.2019.00059 

  5. 10.1007/978-981-13-2375-1_13 

  6. Kim, Myoeng-Gyun, Jeon, Wang Su, Rhee, Sang-Yong. Artificial Intelligence-based Monitoring Application for Production Line Failure/Predictive Maintenance. 韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, vol.21, no.10, 147-158.

  7. 10.1002/0470036427 V. Meier, "Electric power systems: a conceptual introduction", John Wiley & Sons, Jun. 2006. 

  8. Lee, G.-J, Heydt, G.T. An interactive–dynamic mechanism conceptualizing the cost and benefit of electric power quality. Electric power systems research, vol.69, no.1, 69-75.

  9. Chevillon, Guillaume. DIRECT MULTI-STEP ESTIMATION AND FORECASTING. Journal of economic surveys, vol.21, no.4, 746-785.

  10. Rumelhart, David E., Hinton, Geoffrey E., Williams, Ronald J.. Learning representations by back-propagating errors. Nature, vol.323, no.6088, 533-536.

  11. I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le, "Sequence to sequence learning with neural networks", Advances in neural information processing systems, Vol. 27, 2014. 

  12. 10.1162/neco.1997.9.8.1735 S. Hochreiter and J. Schmidhuber, "Long short-term memory", Neural computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, Nov. 1997. 

  13. 10.1109/9780470544037.ch14 

  14. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, T. Kaiser, and I. Polosukhin, "Attention is All you Need", Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30, 2017. 

  15. A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, D. Weissenborn, X. Zhai, T. Unterthiner, M. Dehghani, M. Minderer, G. Heigold, S. Gelly, J. Uszkoreit, and N. Houlsby, "An Image is Worth 16x16 Words: transformers for Image Recognition at Scale", International Conference on Learning Representations, 2021. 

  16. Zhou, Haoyi, Zhang, Shanghang, Peng, Jieqi, Zhang, Shuai, Li, Jianxin, Xiong, Hui, Zhang, Wancai. Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting. Proceedings of the ... aaai conference on artificial intelligence, vol.35, no.12, 11106-11115.

  17. Y. Zhang and J. Yan, "Crossformer: transformer utilizing cross-dimension dependency for multivariate time series forecasting", The Eleventh International Conference on Learning Representations, Sep. 2022. 

  18. T. Zhou, Z. Ma, Q. Wen, X. Wang, L. Sun, and R. Jin, "Fedformer: Frequency enhanced decomposed transformer for long-term series forecasting", International Conference on Machine Learning, pp. 27268-27286, Jun. 2022. 

  19. Y. Liu, H. Wu, J. Wang, and M. Long, "Non-stationary transformers: Exploring the stationarity in time series forecasting", Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 35, pp. 9881-9893, 2022. 

  20. S. Liu, H. Yu, C. Liao, J. Li, W. Lin, A. X. Liu, and S. Dustdar, "Pyraformer: Low-complexity pyramidal attention for long-range time series modeling and forecasting", International conference on learning representations, 2021. 

  21. V. L. Guen and N. Thome, "Shape and Time Distortion Loss for Training Deep Time Series Forecasting Models", Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 4191-4203, 2019. 

  22. Sannino, Ambra, Svensson, Jan, Larsson, Tomas. Power-electronic solutions to power quality problems. Electric power systems research, vol.66, no.1, 71-82.

  23. Gu, Wei, Bai, Jingjing, Yuan, Xiaodong, Zhang, Shuai, Wang, Yuankai. Power Quality Early Warning Based on Anomaly Detection. Journal of electrical engineering & technology, vol.9, no.4, 1171-1181.

  24. 10.1109/ISGTEurope.2016.7856290 

  25. S. H. Ko and C. S. Hong, "Anomaly Detection in Power Quality using LSTM-based Variational Autoencoder", In Korea Computer Congress 2021, pp. 1016-1018, Jun. 2021. 

  26. AI-Hub dataset, https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=239 [accessed: Mar. 27, 2023] 

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