論文の概要: Distributed Learning of Neural Lyapunov Functions for Large-Scale
Networked Dissipative Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07731v1
- Date: Fri, 15 Jul 2022 20:03:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-19 19:13:27.778432
- Title: Distributed Learning of Neural Lyapunov Functions for Large-Scale
Networked Dissipative Systems
- Title（参考訳）: 大規模ネットワーク型散逸システムのためのニューラルリアプノフ関数の分散学習
- Authors: Amit Jena, Tong Huang, S. Sivaranjani, Dileep Kalathil, Le Xie
- Abstract要約: 本稿では、散逸性非線形サブシステムからなる大規模ネットワークシステムの安定性領域を特徴付ける問題について考察する。
本稿では,サブシステムの分散構造を利用した分散学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.483131882865931
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper considers the problem of characterizing the stability region of a
large-scale networked system comprised of dissipative nonlinear subsystems, in
a distributed and computationally tractable way. One standard approach to
estimate the stability region of a general nonlinear system is to first find a
Lyapunov function for the system and characterize its region of attraction as
the stability region. However, classical approaches, such as sum-of-squares
methods and quadratic approximation, for finding a Lyapunov function either do
not scale to large systems or give very conservative estimates for the
stability region. In this context, we propose a new distributed learning based
approach by exploiting the dissipativity structure of the subsystems. Our
approach has two parts: the first part is a distributed approach to learn the
storage functions (similar to the Lyapunov functions) for all the subsystems,
and the second part is a distributed optimization approach to find the Lyapunov
function for the networked system using the learned storage functions of the
subsystems. We demonstrate the superior performance of our proposed approach
through extensive case studies in microgrid networks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分散計算可能な方法で分散非線形サブシステムからなる大規模ネットワークシステムの安定性領域を特徴付ける問題を考察する。
一般非線形系の安定性領域を推定するための標準的なアプローチは、まず系のリャプノフ函数を見つけ、そのアトラクション領域を安定性領域として特徴づけることである。
しかし、二乗法や二次近似のような古典的アプローチは、リアプノフ函数を大系にスケールしないか、安定性領域の非常に保守的な推定を与える。
そこで本研究では,サブシステムの分散構造を利用した新しい分散学習手法を提案する。
第1部はサブシステムのストレージ機能(lyapunov関数に似ている)を学習するための分散アプローチであり,第2部はサブシステムの学習したストレージ機能を使用してネットワークシステムのためのlyapunov関数を見つけるための分散最適化アプローチである。
マイクログリッドネットワークにおけるケーススタディを通じて,提案手法の優れた性能を示す。
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