論文の概要: Learning-based AC-OPF Solvers on Realistic Network and Realistic Loads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09452v1
• Date: Thu, 19 May 2022 10:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:53:24.843431
• Title: Learning-based AC-OPF Solvers on Realistic Network and Realistic Loads
• Title（参考訳）: 実ネットワークと実負荷の学習に基づくac-opfソルバ
• Authors: Tsun Ho Aaron Cheung, Min Zhou, Minghua Chen
• Abstract要約: 我々は,タスマニアの電気ネットワークから,現実的なネットワーク情報と現実的なバス負荷を含むAC-OPF定式化対応データセットTAS-97を構築した。 我々の学習ベースのAC-OPFソルバは、現実的なテストサンプルで0.13%のコスト最適性ギャップ、99.73%の実現率、38.62倍のスピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.093029482898078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning approaches for the Alternating Current-Optimal Power Flow (AC-OPF) problem are under active research in recent years. A common shortcoming in this area of research is the lack of a dataset that includes both a realistic power network topology and the corresponding realistic loads. To address this issue, we construct an AC-OPF formulation-ready dataset called TAS-97 that contains realistic network information and realistic bus loads from Tasmania's electricity network. We found that the realistic loads in Tasmania are correlated between buses and they show signs of an underlying multivariate normal distribution. Feasibility-optimized end-to-end deep neural network models are trained and tested on the constructed dataset. Trained on samples with bus loads generated from a fitted multivariate normal distribution, our learning-based AC-OPF solver achieves 0.13% cost optimality gap, 99.73% feasibility rate, and 38.62 times of speedup on realistic testing samples when compared to PYPOWER.
• Abstract（参考訳）: 近年,交流電流最適潮流(AC-OPF)問題に対するディープラーニングアプローチが活発に研究されている。 この領域における一般的な欠点は、現実的なパワーネットワークトポロジーと対応する現実的な負荷の両方を含むデータセットの欠如である。 この問題に対処するため,タスマニアの電気ネットワークから,現実的なネットワーク情報と現実的なバス負荷を含むAC-OPF定式化対応データセットTAS-97を構築した。 その結果,タスマニアの現実的な負荷はバス間で相関し,多変量正規分布の徴候を示すことがわかった。 フェーザビリティ最適化されたエンドツーエンドのディープニューラルネットワークモデルをトレーニングし、構築されたデータセット上でテストする。 適応多変量正規分布から発生するバス負荷のサンプルに基づいて,本学習用AC-OPFソルバは,PYPOWERと比較した場合の実測試験において,0.13%のコスト最適性ギャップ,99.73%の実現率,38.62倍のスピードアップを達成した。

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