論文の概要: Adaptive network reliability analysis: Methodology and applications to
power grid
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05360v1
- Date: Sat, 11 Sep 2021 19:58:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 07:46:36.881258
- Title: Adaptive network reliability analysis: Methodology and applications to
power grid
- Title（参考訳）: 適応型ネットワーク信頼性解析法と電力グリッドへの応用
- Authors: Nariman L. Dehghani, Soroush Zamanian and Abdollah Shafieezadeh
- Abstract要約: 本研究では,ベイジアン付加回帰木(ANR-BART)を用いた適応代理型ネットワーク信頼性解析法を提案する。
その結果、ANR-BARTは堅牢であり、信頼性解析の計算コストを大幅に削減しつつ、ネットワーク障害確率の正確な推定値が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Flow network models can capture the underlying physics and operational
constraints of many networked systems including the power grid and
transportation and water networks. However, analyzing reliability of systems
using computationally expensive flow-based models faces substantial challenges,
especially for rare events. Existing actively trained meta-models, which
present a new promising direction in reliability analysis, are not applicable
to networks due to the inability of these methods to handle high-dimensional
problems as well as discrete or mixed variable inputs. This study presents the
first adaptive surrogate-based Network Reliability Analysis using Bayesian
Additive Regression Trees (ANR-BART). This approach integrates BART and Monte
Carlo simulation (MCS) via an active learning method that identifies the most
valuable training samples based on the credible intervals derived by BART over
the space of predictor variables as well as the proximity of the points to the
estimated limit state. Benchmark power grids including IEEE 30, 57, 118, and
300-bus systems and their power flow models for cascading failure analysis are
considered to investigate ANR-BART, MCS, subset simulation, and
passively-trained optimal deep neural networks and BART. Results indicate that
ANR-BART is robust and yields accurate estimates of network failure
probability, while significantly reducing the computational cost of reliability
analysis.
- Abstract（参考訳）: フローネットワークモデルは、電力グリッドや輸送、水道網を含む多くのネットワークシステムの基盤となる物理と運用上の制約を捉えることができる。
しかしながら、計算コストの高いフローベースモデルを用いたシステムの信頼性分析は、特にレアなイベントに対する大きな課題に直面している。
信頼性解析における新たな期待方向を示す既存の訓練されたメタモデルは、高次元問題や離散的あるいは混合的な変数入力を扱えないため、ネットワークには適用できない。
本研究では,ベイジアン付加回帰木(ANR-BART)を用いた適応代理型ネットワーク信頼性解析を行った。
このアプローチは、予測変数の空間上でbartによって導かれる信頼できる間隔と推定限界状態への点の近接に基づいて、最も価値のあるトレーニングサンプルを識別するアクティブラーニング法によるbartとモンテカルロシミュレーション(mcs)を統合する。
IEEE30,57,118,300バスシステムなどのベンチマーク電力グリッドとそのカスケード故障解析のための電力フローモデルについて,ANR-BART,MCS,サブセットシミュレーション,受動的に学習した最適深部ニューラルネットワーク,BARTについて検討する。
その結果、ANR-BARTは堅牢であり、信頼性解析の計算コストを大幅に削減しつつ、ネットワーク障害確率の正確な推定値が得られることがわかった。
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