論文の概要: Learning to Solve the AC Optimal Power Flow via a Lagrangian Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01653v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 18:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 13:58:14.286466
• Title: Learning to Solve the AC Optimal Power Flow via a Lagrangian Approach
• Title（参考訳）: ラグランジアンアプローチによる交流最適潮流解の学習
• Authors: Ling Zhang, Baosen Zhang
• Abstract要約: ACOPF問題に対するラグランジアンベースのアプローチを用いる。 トレーニングソリューションが最適以下であっても,我々のアプローチがグローバルな最適コストを得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.561589138108811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Using deep neural networks to predict the solutions of AC optimal power flow (ACOPF) problems has been an active direction of research. However, because the ACOPF is nonconvex, it is difficult to construct a good data set that contains mostly globally optimal solutions. To overcome the challenge that the training data may contain suboptimal solutions, we propose a Lagrangian-based approach. First, we use a neural network to learn the dual variables of the ACOPF problem. Then we use a second neural network to predict solutions of the partial Lagrangian from the predicted dual variables. Since the partial Lagrangian has a much better optimization landscape, we use the predicted solutions from the neural network as a warm start for the ACOPF problem. Using standard and modified IEEE 22-bus, 39-bus, and 118-bus networks, we show that our approach is able to obtain the globally optimal cost even when the training data is mostly comprised of suboptimal solutions.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いて交流最適電力流(ACOPF)問題の解を予測することは、研究の活発な方向である。 しかし、ACOPFは非凸であるため、大半がグローバルな最適解を含む良いデータセットを構築することは困難である。 学習データに最適解を含むという課題を克服するため,ラグランジアンに基づくアプローチを提案する。 まず、ニューラルネットワークを用いてACOPF問題の双対変数を学習する。 次に,第2のニューラルネットワークを用いて,予測された双対変数から部分的ラグランジアンの解を予測する。 部分ラグランジアンはより優れた最適化ランドスケープを持つため、ニューラルネットワークからの予測された解をACOPF問題のウォームスタートとして使用する。 IEEE 22-bus, 39-bus, 118-busネットワークの標準および修正により, トレーニングデータが大半が最適でない場合であっても, グローバルな最適コストを得ることができることを示す。

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