論文の概要: Hot-Starting the Ac Power Flow with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09342v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 14:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:23:05.531775
• Title: Hot-Starting the Ac Power Flow with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによるアクパワーフローのホットスタート
• Authors: Liangjie Chen and Joseph Euzebe Tate
• Abstract要約: NRベースACPFモデルの解の繰り返し時間と時間を減少させる初期バス電圧の大きさと位相値を求める枠組みを提案する。 負荷負荷分布からサンプリングすることで,1D CNNのトレーニングに使用するデータセットを生成する。 IEEE 118-bus と textscPegase 2869-bus の研究では,解時間 33.56% と 30.06% の削減が達成できた。
• 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: Obtaining good initial conditions to solve the Newton-Raphson (NR) based ac power flow (ACPF) problem can be a very difficult task. In this paper, we propose a framework to obtain the initial bus voltage magnitude and phase values that decrease the solution iterations and time for the NR based ACPF model, using the dc power flow (DCPF) results and one dimensional convolutional neural networks (1D CNNs). We generate the dataset used to train the 1D CNNs by sampling from a distribution of load demands, and by computing the DCPF and ACPF results for each sample. Experiments on the IEEE 118-bus and \textsc{Pegase} 2869-bus study systems show that we can achieve 33.56\% and 30.06\% reduction in solution time, and 66.47% and 49.52% reduction in solution iterations per case, respectively. We include the 1D CNN architectures and the hyperparameters used, which can be expanded on by the future studies on this topic.
• Abstract（参考訳）: Newton-Raphson (NR) ベースのACPF (ACPF) 問題を解決するための優れた初期条件を確保することは、非常に難しい作業である。 本稿では、DCPF(dc Power Flow)結果と1次元畳み込みニューラルネットワーク(1次元CNN)を用いて、NRベースのACPFモデルの解の繰り返しと時間を減少させる初期バス電圧の大きさと位相値を求める枠組みを提案する。 我々は,負荷要求分布からサンプリングし,サンプル毎にDCPFとACPFの結果を計算することで,1D CNNのトレーニングに使用されるデータセットを生成する。 IEEE 118-bus と \textsc{Pegase} 2869-bus の研究では、それぞれ33.56\% と 30.06\% の解時間を、66.47% と 49.52% の解反復を減らすことが示されている。 1D CNNアーキテクチャと使用されるハイパーパラメータが含まれており、このトピックに関する今後の研究によって拡張することができる。

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