論文の概要: Toward Dynamic Stability Assessment of Power Grid Topologies using Graph
Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06369v4
- Date: Wed, 20 Sep 2023 17:17:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 01:07:57.861295
- Title: Toward Dynamic Stability Assessment of Power Grid Topologies using Graph
Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークを用いた電力グリッドトポロジの動的安定性評価に向けて
- Authors: Christian Nauck, Michael Lindner, Konstantin Sch\"urholt, Frank
Hellmann
- Abstract要約: Renewablesは、分散化による動的安定性、慣性低下、生産時のボラティリティに関する電力グリッドに新たな課題を導入している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は電力グリッドの動的安定性を解析する計算労力を削減するための有望な手法である。
GNNは、トポロジカル情報のみから高度に非線形なターゲットを予測するのに驚くほど効果的です。
- 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: To mitigate climate change, the share of renewable energies in power
production needs to be increased. Renewables introduce new challenges to power
grids regarding the dynamic stability due to decentralization, reduced inertia,
and volatility in production. Since dynamic stability simulations are
intractable and exceedingly expensive for large grids, graph neural networks
(GNNs) are a promising method to reduce the computational effort of analyzing
the dynamic stability of power grids. As a testbed for GNN models, we generate
new, large datasets of dynamic stability of synthetic power grids, and provide
them as an open-source resource to the research community. We find that GNNs
are surprisingly effective at predicting the highly non-linear targets from
topological information only. For the first time, performance that is suitable
for practical use cases is achieved. Furthermore, we demonstrate the ability of
these models to accurately identify particular vulnerable nodes in power grids,
so-called troublemakers. Last, we find that GNNs trained on small grids
generate accurate predictions on a large synthetic model of the Texan power
grid, which illustrates the potential for real-world applications.
- Abstract(参考訳): 気候変動を緩和するには、発電における再生可能エネルギーのシェアを増やす必要がある。
再生可能エネルギーは、分散化による動的安定性、慣性の減少、生産のボラティリティに関する新しい課題を電力網に導入する。
動的安定性シミュレーションは大規模グリッドでは難解で費用がかかるため、グラフニューラルネットワーク(gnns)は電力グリッドの動的安定性を分析する計算労力を減らすための有望な方法である。
gnnモデルのテストベッドとして、合成電力グリッドの動的安定性の新しい大規模データセットを作成し、研究コミュニティにオープンソースリソースとして提供します。
gnnは位相情報のみから高度に非線形な目標を予測するのに驚くほど有効であることがわかった。
初めて、実用的なユースケースに適したパフォーマンスが達成される。
さらに、これらのモデルが電力グリッド内の特定の脆弱なノードを正確に識別する能力を示す。
最後に、小型グリッドで訓練されたGNNが、実際の応用の可能性を示すテキサス電力グリッドの大規模合成モデル上で正確な予測を生成することを発見した。
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