論文の概要: Evaluating Machine Learning Models for the Fast Identification of Contingency Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09384v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 09:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 20:43:30.759029
• Title: Evaluating Machine Learning Models for the Fast Identification of Contingency Cases
• Title（参考訳）: 同時事例の高速同定のための機械学習モデルの評価
• Authors: Florian Schaefer, Jan-Hendrik Menke, Martin Braun
• Abstract要約: 電力フロー結果の高速な近似は、電力系統計画と実運用において有益である。 計画においては、複数年ごとに数百万の電力フロー計算が必要であり、異なる制御戦略や緊急ポリシーを考慮する必要がある。 ライブ操作では、グリッドオペレータは、グリッド状態が短時間で緊急要求に準拠するかどうかを評価する必要がある。
• 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: Fast approximations of power flow results are beneficial in power system planning and live operation. In planning, millions of power flow calculations are necessary if multiple years, different control strategies or contingency policies are to be considered. In live operation, grid operators must assess if grid states comply with contingency requirements in a short time. In this paper, we compare regression and classification methods to either predict multi-variable results, e.g. bus voltage magnitudes and line loadings, or binary classifications of time steps to identify critical loading situations. We test the methods on three realistic power systems based on time series in 15 min and 5 min resolution of one year. We compare different machine learning models, such as multilayer perceptrons (MLPs), decision trees, k-nearest neighbours, gradient boosting, and evaluate the required training time and prediction times as well as the prediction errors. We additionally determine the amount of training data needed for each method and show results, including the approximation of untrained curtailment of generation. Regarding the compared methods, we identified the MLPs as most suitable for the task. The MLP-based models can predict critical situations with an accuracy of 97-98 % and a very low number of false negative predictions of 0.0-0.64 %.
• Abstract（参考訳）: 電力フロー結果の高速近似は、電力系統計画と実稼働に有用である。 計画では、数年で異なる制御戦略や偶発政策が検討されれば、数百万の電力フロー計算が必要となる。 ライブ操作では、グリッドオペレータは、グリッド状態が短時間で緊急要求を満たすかどうかを評価する必要がある。 本稿では,回帰法と分類法を比較し,バス電圧やラインの負荷など多変量結果を予測するか,重要な負荷状況を特定するための時間ステップのバイナリ分類を行う。 本手法は,1年15分,5分で時系列に基づく3つの現実的な電力系統で検証する。 我々は、多層パーセプトロン(MLP)、決定木、k-アネレスト近傍、勾配向上など、さまざまな機械学習モデルを比較し、必要なトレーニング時間と予測時間と予測誤差を評価する。 さらに,各手法に必要なトレーニングデータの量を決定し,生成の未学習削減の近似を含む結果を示す。 比較手法では,MLPをタスクに適したものとして同定した。 mlpに基づくモデルは、97-98 %の精度と0.0-0.64 %の非常に低い偽陰性予測で臨界状況を予測できる。

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