エネルギーフォレンジックスにおける高度なAIアルゴリズムの開発：消費パターンを通じたスマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

高度なAIアルゴリズム開発：スマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

ドイツのエネルギーデータからの洞察：小規模設定向けの消費パターンとオンラインデータサポートの分析ガイド、ステファニー・ネスによる

データの広大な海の中で、それぞれのキロワット時は自身の物語をささやきます。入り組んだ消費パターンの奥深くには、エネルギー窃盗の微妙な証拠が潜んでいるかもしれません。@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-medrectangle-3-0-asloaded{max-width:580px!important;max-height:400px!important;}}

これらの物語は、頻繁に平凡ですが、時には悪事の囁きと共鳴します。悪意のある行為者たちは、電力をこっそりと吸い上げますが、その行動は消費データの迷宮の中に隠れています。しかし、私たちは機械学習の進化の中で鍛えられた、強力な武器を持っています：トランスフォーマーモデルです。

トランスフォーマーモデルは、もはやAIの世界の最新スターではありませんが、そのシーケンス処理の卓越した能力から、私たちのミッションのための選ばれし探偵となっています。Pythonを武器に、私たちは異常を見つけ出し、悪意のある行為者を特定し、独自のデータサイエンス検出アルゴリズムで是正措置を取ることができます。

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エネルギー分析の本質

持続可能なエネルギーにますます依存する世界において、消費パターンの理解は重要です。家庭やビジネス、産業や政府の施設に至るまで、エネルギー消費の包括的な分析は多目的に役立ちます。効率性、コスト削減、持続可能性に関わることは、常に目に見える以上のエネルギーについての要素があります。

消費の迷宮での窃盗の解明

問題のデータセットは、オープンエネルギーデータイニシアチブから取得され、2022年5月に公開されたもので、多様な消費者のエネルギー消費の詳細が含まれています。この広大なデータの海の中で、6つの特定の窃盗タイプが目立ちました：@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-medrectangle-4-0-asloaded{max-width:300px!important;max-height:250px!important;}}

1. 日中の電力使用量の大幅な減少。
2. 消費量の任意的かつ突然のゼロへの低下。
3. 時間ごとの消費量の乱数乗法的な減少。
4. 消費データが平均値のランダムな分数として表示されること。
5. 実際の使用状況に関係なく、平均消費量の一貫した報告。
6. 消費量読み取りの順序の完全な反転。

これらの窃盗タイプのそれぞれがデータセット内に複雑に組み込まれているため、効果的にそれらを検出するために洗練されたアプローチが必要です。

このチュートリアルで説明されている手法は、トランスフォーマーベースです。トランスフォーマーの固有の並列処理能力を活かすために使用されます。データを直線的に分析するのではなく、複数のデータポイントを同時に処理することで、迅速な分析結果が得られます。@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-box-4-0-asloaded{max-width:250px!important;max-height:250px!important;}}

ステップ1：環境のセットアップ

説明：

データ分析の前に、適した環境を整えることが重要です。これにより、必要なツールがいつでも利用可能になります。

pip install pandas numpy tensorflow

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このコマンドは、pandas（データ操作のため）、numpy（数値計算のため）、tensorflow（ディープラーニングフレームワーク）の3つのライブラリをインストールします。

ステップ2：データセットのロード

説明：

データセットは、どんな機械学習プロジェクトにおいても中心的な役割を果たします。ここでは、データセットをオンラインリンクから取得しています。

import pandas as pdimport numpy as np# データセットのロードurl = “https://data.mendeley.com/datasets/c3c7329tjj/1/files/df.csv”data = pd.read_csv(url)

実行すると、データには前処理のために使用する準備が整ったデータセットが含まれます。

ステップ3：予備的データ分析

説明：

モデル構築に取り組む前に、作業するデータを理解することは賢明です。このステップでは、その理解を深めることが目的です。

print(data.head())print(data.describe())これにより、データセットの最初の数行と要約（平均、標準偏差など）が表示されます。

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ステップ4：データの前処理

説明：

生データは常に機械学習に適しているわけではありません。前処理により、データを洗練させ、モデルにより適した形式にします。

consumption_data = data[“Electricity:Facility [kW](Hourly)”].valuesデータの列”Electricity:Facility [kW](Hourly)”に焦点を当てます。これは、時間ごとの電力消費量を記録しており、分析において重要な要素です。

正規化は、すべてのデータを均一な範囲にスケーリングするために必要であり、計算を安定させます：

mean = consumption_data.mean()std = consumption_data.std()consumption_data = (consumption_data – mean) / std

ステップ5：Transformerモデルの構築

説明：

Transformerは、論文「Attention is All You Need」[1]で紹介されたシーケンスの処理方法の大幅な進歩です。従来の再帰モデルとは異なり、Transformerは入力データの異なる部分に選択的に「注意」を払うことができます。

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# モデルのパラメータembedding_dim = 64num_heads = 4ff_dim = 32num_blocks = 2# Transformerブロックdef transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0):    x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs)    x = layers.MultiHeadAttention(        key_dim=head_size, num_heads=num_heads, dropout=dropout    )(x, x)    x = layers.Dropout(dropout)(x)    res = x + inputs    x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(res)    x = layers.Conv1D(filters=ff_dim, kernel_size=1, activation=“relu”)(x)    x = layers.Dropout(dropout)(x)    return x + resinputs = layers.Input(shape=(None, embedding_dim))x = inputsfor _ in range(num_blocks):    x = transformer_encoder(x, embedding_dim, num_heads, ff_dim)x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x)x = layers.Dense(30, activation=“relu”)(x)x = layers.Dense(1, activation=“linear”)(x)model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)model.compile(    loss=“mean_squared_error”,    optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4),)

ここでは、最初に入力データを正規化し、マルチヘッドアテンションを適用し、その後、フィードフォワードネットワークを介して処理するTransformerブロックを設定しています。

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ステップ6：トレーニングデータの準備とモデルのトレーニング

説明：

機械学習モデルはデータから学習します。このステップでは、前処理されたデータをモデルに供給し、エネルギー消費パターンを予測するために学習させます。

X = []y = []for i in range(len(consumption_data) – 24):    X.append(consumption_data[i : i + 24])    y.append(consumption_data[i + 24])X = np.array(X)y = np.array(y)model.fit(X, y, epochs=10, validation_split=0.1)

このコードは、時間系列データを24時間のシーケンスに分割し、トランスフォーマーが1日のパターンを分析しやすくします。

ステップ7：異常検知

説明：

異常は通常からの逸脱です。予測と実際の消費量を比較することで、これらの異常がどこにあるかを特定できます。

predictions = model.predict(X)anomalies = np.where(np.abs(predictions – y) > 1)[0]print(f”異常インデックス：{anomalies}“)

トレーニング後、モデルは時間系列データの次のデータポイントを予測しようとします。それが大幅に失敗する（正規化後の1を超える逸脱）場合、エネルギー盗難やその他の異常を検出した可能性があります。

代替検出方法：

トランスフォーマーモデル（Vaswani et al.、2017）は、特に自然言語処理の領域で多くの分野を革新しました。しかし、その支配の前と、一部のニッチでは今でも、シーケンスデータおよび他のタイプのアプリケーションに対していくつかのモデルと技術が使用されていました。以下にいくつかの代替方法を示します：

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）：

バニラRNN：元々RNNは、順序データに主に使用されることを目的として、過去のデータをシーケンスで記憶することができます。ただし、勾配消失問題があります。

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長短期記憶（LSTM）：長い期間にわたって過去のデータをシーケンスで記憶するために設計された改良版RNNです。テキスト生成などのタスクで非常に人気があり、成功しています。

ゲート付き再帰ユニット（GRU）：LSTMと同様の性能を持つが、パラメータが少ない簡略化されたバージョンです。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：

パターン、テクスチャ、形状を認識する能力があるため、従来は画像データに使用されていました。ただし、1D畳み込みを適用することで、シーケンスデータにも適用されるようになりました。

放射基底関数ネットワーク（RBFN）：

主に分類および回帰タスクに使用されますが、シーケンスデータに必ずしも適しているわけではありませんが、さまざまなアプリケーションで使用されています。

隠れマルコフモデル（HMM）：

ディープラーニングモデルが主流になる前に、特に音声認識や他のシーケンスラベリングタスクで人気がありました。

シーケンス to シーケンスモデル：

入力シーケンスを出力シーケンスに変換する必要がある機械翻訳などのタスクに最初に設計されました。

アテンションメカニズム（トランスフォーマーなし）：

アテンションは、特にシーケンス to シーケンスのタスクで、出力を生成する際に入力の特定の部分に焦点を当てるために開発されました。これはトランスフォーマーの基礎となる技術ですが、アテンションは完全なトランスフォーマーアーキテクチャなしでも使用できます。

フィードフォワードニューラルネットワーク（FNN）またはマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）：

これらは、分類から回帰までさまざまなタスクに使用される標準的なニューラルネットワークです。

オートエンコーダ：

主に次元削減や異常検知に使用され、データ内のパターンを圧縮して再構築することで、データ内のパターンを見つけます。

木ベースのモデル：

ランダムフォレスト、勾配ブースティングツリーなどのモデルは、さまざまなタスクに使用できます。シーケンスデータには適していませんが、アプリケーションによっては強力な代替手段となる場合もあります。

時系列予測モデル：

時系列予測に特化したシーケンスデータの場合、ARIMA、指数平滑化状態空間モデル（ETS）、Prophetなどの伝統的なモデルが効果的です。

これらの代替手段の選択は、データの性質と構造、具体的なアプリケーション、問題の要件に依存します。たとえば、シーケンスの時間的な側面が非常に重要な場合、LSTMやGRUなどのモデルがより適しているかもしれません。一方、空間的なパターンがより重要な場合（画像など）、CNNが自然な選択肢となります。

トランスフォーマーモデルは、窃盗検知の多くの領域で印象的な結果を示していますが、最新または最も人気のあるモデルが最適な選択肢であるとは限りません。データセットと問題の制約に応じて、時にはより単純な古いモデルの方が新しいモデルよりも優れた性能を発揮することもあります。

まとめ：

エネルギーデータと高度なAI技術を組み合わせることで、異常なエネルギー消費パターンを見つけることができる初歩的な検出システムを作りました。私たちのモデルは基本的ですが、より洗練された窃盗検知システムの基盤となるものです。

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参考文献：

データ：

Zidi, S., Mihoub, A., Qaisar, S. M., Krichen, M., & AbuAl-Haija, Q. (2022). Theft detection dataset for benchmarking and machine learning based classification in a smart grid environment. *Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences*. Available at: [https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.05.007](https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.05.007) [Accessed 24 Jul 2023].

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学術文献：

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. arXiv preprint arXiv:1706.03762v6. Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762 [Accessed 24 Jul 2023].

Liu, H., Liang, J., Liu, Y., & Wu, H. (2023). データ駆動型の建物エネルギー予測のレビュー。*Buildings*, 13(2), 532. 参照先: [https://doi.org/10.3390/buildings13020532](https://doi.org/10.3390/buildings13020532) [アクセス日: 2023年7月24日]。

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