論文の概要: Global Performance Guarantees for Neural Network Models of AC Power Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07125v3
• Date: Mon, 6 May 2024 18:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 20:52:38.049917
• Title: Global Performance Guarantees for Neural Network Models of AC Power Flow
• Title（参考訳）: 交流電力流のニューラルネットワークモデルにおける大域的性能保証
• Authors: Samuel Chevalier, Spyros Chatzivasileiadis,
• Abstract要約: 機械学習のブラックボックスモデルの精度を厳格に検証することは、計算的に困難である。 本稿では, 非線形交流流方程式の基底真理を取り入れた, トラクタブルニューラルネットワーク検証手法を提案する。
• 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: Machine learning, which can generate extremely fast and highly accurate black-box surrogate models, is increasingly being applied to a variety of AC power flow problems. Rigorously verifying the accuracy of the resulting black-box models, however, is computationally challenging. This paper develops a tractable neural network verification procedure which incorporates the ground truth of the non-linear AC power flow equations to determine worst-case neural network prediction error. Our approach, termed Sequential Targeted Tightening (STT), leverages a loosely convexified reformulation of the original verification problem, which is an intractable mixed integer quadratic program (MIQP). Using the sequential addition of targeted cuts, we iteratively tighten our formulation until either the solution is sufficiently tight or a satisfactory performance guarantee has been generated. After learning neural network models of the 14, 57, 118, and 200-bus PGLib test cases, we compare the performance guarantees generated by our STT procedure with ones generated by a state-of-the-art MIQP solver, Gurobi 11.0. We show that STT often generates performance guarantees which are far tighter than the MIQP upper bound.
• Abstract（参考訳）: 非常に高速で高精度なブラックボックスサロゲートモデルを生成する機械学習は、様々な交流電力フロー問題にますます応用されている。 しかし、結果のブラックボックスモデルの精度を厳格に検証することは、計算的に困難である。 本稿では, 非線形交流流方程式の基底真理を取り入れ, 最悪のニューラルネットワーク予測誤差を判定するトラクタブルニューラルネットワーク検証手法を提案する。 提案手法は逐次目標追尾 (STT) と呼ばれ, 難解な混合整数二次計画 (MIQP) である元の検証問題の疎凸化を生かしている。 ターゲットカットの逐次追加を用いることで、解が十分にきついか、満足な性能保証が生成されるまで、定式化を反復的に強化する。 14,57,118,200-busのPGLibテストケースのニューラルネットワークモデルを学習した後、STT手順によって生成された性能保証と最先端MIQP解決器であるGurobi 11.0による性能保証を比較した。 STTはMIQPの上界よりもはるかに厳密な性能保証をしばしば生成することを示す。

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