論文の概要: Fast Block Linear System Solver Using Q-Learning Schduling for Unified
Dynamic Power System Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05843v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 09:10:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-13 22:53:19.907992
- Title: Fast Block Linear System Solver Using Q-Learning Schduling for Unified
Dynamic Power System Simulations
- Title（参考訳）: 動的系統シミュレーションのためのQラーニングスケジューリングを用いた高速ブロック線形系解法
- Authors: Yingshi Chen and Xinli Song and HanYang Dai and Tao Liu and Wuzhi
Zhong and Guoyang Wu
- Abstract要約: タスクスケジューリングにQ-ラーニングに基づく新しい手法を用いる。
KLUより2～6倍高速であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1509980377118767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a fast block direct solver for the unified dynamic simulations of
power systems. This solver uses a novel Q-learning based method for task
scheduling. Unified dynamic simulations of power systems represent a method in
which the electric-mechanical transient, medium-term and long-term dynamic
phenomena are organically united. Due to the high rank and large numbers in
solving, fast solution of these equations is the key to speeding up the
simulation. The sparse systems of simulation contain complex nested block
structure, which could be used by the solver to speed up. For the scheduling of
blocks and frontals in the solver, we use a learning based task-tree scheduling
technique in the framework of Markov Decision Process. That is, we could learn
optimal scheduling strategies by offline training on many sample matrices. Then
for any systems, the solver would get optimal task partition and scheduling on
the learned model. Our learning-based algorithm could help improve the
performance of sparse solver, which has been verified in some numerical
experiments. The simulation on some large power systems shows that our solver
is 2-6 times faster than KLU, which is the state-of-the-art sparse solver for
circuit simulation problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,電力系統の統一動的シミュレーションのための高速ブロック直接解法を提案する。
タスクスケジューリングにQ-ラーニングに基づく新しい手法を用いる。
電力系統の統一動的シミュレーションは、電気機械的な過渡現象、中長期の動的現象を有機的に結合する手法である。
解法における高い階数と多数の数のため、これらの方程式の高速解がシミュレーションを高速化する鍵となる。
シミュレーションのスパースシステムは複雑なネストブロック構造を含み、この構造はソルバによって高速に使用することができる。
解法におけるブロックとフロントのスケジューリングには,マルコフ決定プロセスのフレームワークにおいて,学習に基づくタスクツリースケジューリング手法を用いる。
つまり、多くのサンプル行列のオフライントレーニングによって最適なスケジューリング戦略を学べる。
そして、どんなシステムでも、学習したモデル上で最適なタスク分割とスケジューリングが得られる。
学習に基づくアルゴリズムは,いくつかの数値実験で検証されたスパースソルバの性能向上に役立つ。
大規模電力系統のシミュレーションにより,回路シミュレーション問題に対する最先端の分散解法であるkluより2～6倍高速であることが判明した。
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