論文の概要: Model-Informed Generative Adversarial Network (MI-GAN) for Learning Optimal Power Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01864v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 07:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 22:29:52.827646
• Title: Model-Informed Generative Adversarial Network (MI-GAN) for Learning Optimal Power Flow
• Title（参考訳）: 最適潮流学習のためのモデルインフォームド生成逆数ネットワーク(MI-GAN)
• Authors: Yuxuan Li, Chaoyue Zhao, and Chenang Liu
• Abstract要約: 最適電力フロー(OPF)問題は、電力系統の運用において重要な要素であり、電力系統にたらされる再生可能エネルギーの変動、断続性、予測不能により、解決がますます困難になる。 ニューラルネットワークのようなディープラーニング技術は、最近、データの利用によってOPF問題を解決する際の計算効率を改善するために開発されている。 本稿では,不確実性下でOPFを解決するための最適化モデルインフォームド・ジェネレーティブ・逆数ネットワーク(MI-GAN)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.407198609685119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The optimal power flow (OPF) problem, as a critical component of power system operations, becomes increasingly difficult to solve due to the variability, intermittency, and unpredictability of renewable energy brought to the power system. Although traditional optimization techniques, such as stochastic and robust optimization approaches, could be leveraged to address the OPF problem, in the face of renewable energy uncertainty, i.e., the dynamic coefficients in the optimization model, their effectiveness in dealing with large-scale problems remains limited. As a result, deep learning techniques, such as neural networks, have recently been developed to improve computational efficiency in solving OPF problems with the utilization of data. However, the feasibility and optimality of the solution may not be guaranteed, and the system dynamics cannot be properly addressed as well. In this paper, we propose an optimization model-informed generative adversarial network (MI-GAN) framework to solve OPF under uncertainty. The main contributions are summarized into three aspects: (1) to ensure feasibility and improve optimality of generated solutions, three important layers are proposed: feasibility filter layer, comparison layer, and gradient-guided layer; (2) in the GAN-based framework, an efficient model-informed selector incorporating these three new layers is established; and (3) a new recursive iteration algorithm is also proposed to improve solution optimality and handle the system dynamics. The numerical results on IEEE test systems show that the proposed method is very effective and promising.
• Abstract（参考訳）: 最適電力フロー(OPF)問題は、電力系統の運用において重要な要素であり、電力系統にたらされる再生可能エネルギーの変動、断続性、予測不能により解決がますます困難になる。 確率的かつロバストな最適化手法のような従来の最適化手法は、再生可能エネルギーの不確実性、すなわち最適化モデルの動的係数に直面して、opf問題に対処するために利用できるが、大規模問題への対処効果は限られている。 その結果、近年、データ利用によるOPF問題の解法において、計算効率を向上させるために、ニューラルネットワークのようなディープラーニング技術が開発されている。 しかし、ソリューションの実現可能性や最適性は保証されず、システムダイナミクスも適切に対処できない。 本稿では,不確実性下でOPFを解決するための最適化モデルインフォームド生成逆数ネットワーク(MI-GAN)フレームワークを提案する。 1) 生成した解の実現性を確保し, 最適性を向上させるために, 実現性フィルタ層, 比較層, 勾配誘導層という3つの重要な層が提案されている。 (2) gan ベースのフレームワークでは, これら3つの新しい層を組み込んだ効率的なモデルインフォームセレクタが確立され, (3) 解の最適性を改善し, システムダイナミクスを扱うための新しい再帰的反復アルゴリズムも提案されている。 IEEEテストシステムの数値計算結果から,提案手法は非常に有効で有望であることが示された。

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