論文の概要: End-to-End Topology-Aware Machine Learning for Power System Reliability Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14792v1
• Date: Mon, 30 May 2022 00:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 15:30:47.173682
• Title: End-to-End Topology-Aware Machine Learning for Power System Reliability Assessment
• Title（参考訳）: 電力系統信頼性評価のためのエンドツーエンドトポロジアウェア機械学習
• Authors: Yongli Zhu, Chanan Singh
• Abstract要約: 本稿では,信頼性指標を直接予測するエンド・ツー・エンドの機械学習に関する予備調査を提案する。 2つのモデル(Support Vector Machine と Boosting Trees)がトレーニングされ、比較される。 提案したエンドツーエンド機械学習パイプラインの信頼性評価への適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional power system reliability suffers from the long run time of Monte Carlo simulation and the dimension-curse of analytic enumeration methods. This paper proposes a preliminary investigation on end-to-end machine learning for directly predicting the reliability index, e.g., the Loss of Load Probability (LOLP). By encoding the system admittance matrix into the input feature, the proposed machine learning pipeline can consider the impact of specific topology changes due to regular maintenances of transmission lines. Two models (Support Vector Machine and Boosting Trees) are trained and compared. Details regarding the training data creation and preprocessing are also discussed. Finally, experiments are conducted on the IEEE RTS-79 system. Results demonstrate the applicability of the proposed end-to-end machine learning pipeline in reliability assessment.
• Abstract（参考訳）: 従来の電力系統の信頼性はモンテカルロシミュレーションの長期実行時間と解析列挙法の次元計算に悩まされている。 本稿では,負荷確率損失(LOLP)などの信頼性指標を直接予測するためのエンドツーエンド機械学習に関する予備的検討を提案する。 システムアプタンス行列を入力特徴に符号化することにより、提案する機械学習パイプラインは、伝送線路の定期的なメンテナンスによるトポロジ変化の影響を考慮できる。 2つのモデル(サポートベクターマシンとブースティングツリー)を訓練し比較する。 トレーニングデータ作成と事前処理の詳細についても論じる。 最後に、IEEE RTS-79システムで実験を行う。 提案したエンドツーエンド機械学習パイプラインの信頼性評価への適用性を示す。

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