論文の概要: Neural Networks for Encoding Dynamic Security-Constrained Optimal Power Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07939v5
• Date: Thu, 14 Jul 2022 13:26:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 22:06:02.281762
• Title: Neural Networks for Encoding Dynamic Security-Constrained Optimal Power Flow
• Title（参考訳）: 動的セキュリティ制約を受ける最適潮流を符号化するニューラルネットワーク
• Authors: Ilgiz Murzakhanov, Andreas Venzke, George S. Misyris, Spyros Chatzivasileiadis
• Abstract要約: 本稿では,それまでの難解な最適化制約を捕捉し,それらを混合整数線形プログラムに変換するフレームワークを提案する。 我々は,N-1セキュリティと小信号安定性を考慮した電力系統運用へのアプローチを実証し,コスト最適解を効率的に得る方法を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a framework to capture previously intractable optimization constraints and transform them to a mixed-integer linear program, through the use of neural networks. We encode the feasible space of optimization problems characterized by both tractable and intractable constraints, e.g. differential equations, to a neural network. Leveraging an exact mixed-integer reformulation of neural networks, we solve mixed-integer linear programs that accurately approximate solutions to the originally intractable non-linear optimization problem. We apply our methods to the AC optimal power flow problem (AC-OPF), where directly including dynamic security constraints renders the AC-OPF intractable. Our proposed approach has the potential to be significantly more scalable than traditional approaches. We demonstrate our approach for power system operation considering N-1 security and small-signal stability, showing how it can efficiently obtain cost-optimal solutions which at the same time satisfy both static and dynamic security constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ニューラルネットワークを用いて、従来難解な最適化制約をキャプチャし、混合整数線形プログラムに変換するフレームワークを提案する。 計算可能制約と難解制約(例えば微分方程式)の両方が特徴とする最適化問題の実現可能な空間をニューラルネットワークに符号化する。 ニューラルネットワークの高精度な混合整数変換を用いて, もともと難解な非線形最適化問題に対する解を高精度に近似する混合整数線形プログラムを解く。 提案手法をac最適潮流問題 (ac-opf) に適用し, 動的セキュリティ制約を直接含むことでac-opfを難解化する。 提案したアプローチは、従来のアプローチよりもはるかにスケーラブルになる可能性がある。 我々は,n-1のセキュリティと小信号の安定性を考慮した電力系統運用について,静的および動的セキュリティ制約を満足するコスト最適化ソリューションを効率的に得る方法を示す。

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