論文の概要: Physics-Informed Graph Learning for Robust Fault Location in Distribution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02275v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 21:18:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 13:32:27.237112
• Title: Physics-Informed Graph Learning for Robust Fault Location in Distribution Systems
• Title（参考訳）: 配電系統におけるロバスト断層位置の物理インフォームグラフ学習
• Authors: Wenting Li, Deepjyoti Deka
• Abstract要約: 分散エネルギー資源の急速な成長は電力グリッドの不安定性を増大させる可能性がある。 有望な戦略の1つは、検出と位置によって異常事象(例えば障害)に効率的に応答するために電力網にデータを使用することである。 本稿では,2段階の物理インフォームドグラフ学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.984934409689467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of distributed energy resources potentially increases power grid instability. One promising strategy is to employ data in power grids to efficiently respond to abnormal events (e.g., faults) by detection and location. Unfortunately, most existing works lack physical interpretation and are vulnerable to the practical challenges: sparse observation, insufficient labeled datasets, and stochastic environment. We propose a physics-informed graph learning framework of two stages to handle these challenges when locating faults. Stage- I focuses on informing a graph neural network (GNN) with the geometrical structure of power grids; stage-II employs the physical similarity of labeled and unlabeled data samples to improve the location accuracy. We provide a random walk-based the underpinning of designing our GNNs to address the challenge of sparse observation and augment the correct prediction probability. We compare our approach with three baselines in the IEEE 123-node benchmark system, showing that the proposed method outperforms the others by significant margins, especially when label rates are low. Also, we validate the robustness of our algorithms to out-of-distribution-data (ODD) due to topology changes and load variations. Additionally, we adapt our graph learning framework to the IEEE 37-node test feeder and show high location performance with the proposed training strategy.
• Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源の急速な成長は電力グリッドの不安定性を高める可能性がある。 1つの有望な戦略は、検出と位置によって異常事象(例えば障害)に効率的に応答するために電力網にデータを使用することである。 残念ながら、既存のほとんどの作品は物理的解釈に欠けており、スパース観測、ラベル付きデータセットの不十分、確率的環境といった実践的な課題に弱い。 そこで本研究では,2段階のグラフ学習フレームワークを提案する。 ステージIは、電力グリッドの幾何学構造をグラフニューラルネットワーク(GNN)に通知することに焦点を当て、ステージIIはラベル付きおよびラベルなしのデータサンプルの物理的類似性を利用して位置精度を向上させる。 分散観測の課題に対処し、正しい予測確率を高めるために、gnnの設計の基盤となるランダムウォークを提供する。 提案手法は,IEEE 123ノードベンチマークシステムにおける3つのベースラインと比較し,特にラベルレートが低い場合,他の手法よりも優れていることを示す。 また,トポロジの変化や負荷変動による配電データ(ODD)に対するアルゴリズムの堅牢性も検証した。 さらに、このグラフ学習フレームワークをIEEE 37ノードテストフィードに適応させ、提案したトレーニング戦略で高い位置性能を示す。

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