論文の概要: DeepOPF-V: Solving AC-OPF Problems Efficiently

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11793v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 12:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:48:07.316698
• Title: DeepOPF-V: Solving AC-OPF Problems Efficiently
• Title（参考訳）: DeepOPF-V: AC-OPF問題を効果的に解く
• Authors: Wanjun Huang, Xiang Pan, Minghua Chen, and Steven H. Low
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークに基づく電圧制約手法(DeepOPF-V)を提案し,高い計算効率で実現可能な解を求める。 DeepOPF-Vは最大3桁のスピードアップを実現し、ソリューションの実現性を維持する上で優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.512036656559683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AC optimal power flow (AC-OPF) problems need to be solved more frequently in the future to maintain stable and economic operation. To tackle this challenge, a deep neural network-based voltage-constrained approach (DeepOPF-V) is proposed to find feasible solutions with high computational efficiency. It predicts voltages of all buses and then uses them to obtain all remaining variables. A fast post-processing method is developed to enforce generation constraints. The effectiveness of DeepOPF-V is validated by case studies of several IEEE test systems. Compared with existing approaches, DeepOPF-V achieves a state-of-art computation speedup up to three orders of magnitude and has better performance in preserving the feasibility of the solution.
• Abstract（参考訳）: AC最適電力流(AC-OPF)問題は、安定かつ経済的な運用を維持するために、将来的にはより頻繁に解決する必要がある。 この課題に取り組むために,ディープニューラルネットワークを用いた電圧制約方式 (deepopf-v) を提案し,高い計算効率で実現可能な解を求める。 全てのバスの電圧を予測し、残りの全ての変数を取得する。 生成制約を強制する高速後処理法を開発した。 DeepOPF-Vの有効性は、IEEEテストシステムのケーススタディによって検証されている。 既存の手法と比較して、DeepOPF-Vは最先端の計算速度を最大3桁まで向上させ、ソリューションの実現可能性を維持する上で優れた性能を発揮する。

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