論文の概要: Optimal Power Flow Based on Physical-Model-Integrated Neural Network with Worth-Learning Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03766v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 03:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 17:47:48.442195
• Title: Optimal Power Flow Based on Physical-Model-Integrated Neural Network with Worth-Learning Data Generation
• Title（参考訳）: 価値学習データ生成を用いた物理モデル統合ニューラルネットワークによる最適電力フロー
• Authors: Zuntao Hu and Hongcai Zhang
• Abstract要約: 本稿では,物理モデル統合ニューラルネットワーク(NN)に基づくOPF解法を提案する。 提案手法は,従来のNN解法に比べて50%以上の制約違反と最適性損失を減少させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast and reliable solvers for optimal power flow (OPF) problems are attracting surging research interest. As surrogates of physical-model-based OPF solvers, neural network (NN) solvers can accelerate the solving process. However, they may be unreliable for ``unseen" inputs when the training dataset is unrepresentative. Enhancing the representativeness of the training dataset for NN solvers is indispensable but is not well studied in the literature. To tackle this challenge, we propose an OPF solver based on a physical-model-integrated NN with worth-learning data generation. The designed NN is a combination of a conventional multi-layer perceptron (MLP) and an OPF-model module, which outputs not only the optimal decision variables of the OPF problem but also the constraints violation degree. Based on this NN, the worth-learning data generation method can identify feasible samples that are not well generalized by the NN. By iteratively applying this method and including the newly identified worth-learning samples in the training set, the representativeness of the training set can be significantly enhanced. Therefore, the solution reliability of the NN solver can be remarkably improved. Experimental results show that the proposed method leads to an over 50% reduction of constraint violations and optimality loss compared to conventional NN solvers.
• Abstract（参考訳）: 最適潮流(OPF)問題に対する高速で信頼性の高い解法が研究の関心を喚起している。 物理モデルに基づくOPFソルバのサロゲートとして、ニューラルネットワーク(NN)ソルバは解決プロセスを加速することができる。 しかし、トレーニングデータセットが表現できない場合、`unseen'入力に対して信頼できない場合がある。 NNソルバのトレーニングデータセットの代表性を高めることは不可欠であるが、文献では十分に研究されていない。 この課題に対処するため、我々は、価値学習データ生成を伴う物理モデル統合NNに基づくOPFソルバを提案する。 設計NNは、従来の多層パーセプトロン(MLP)とOPFモデルモジュールの組み合わせであり、OPF問題の最適決定変数だけでなく、制約違反度も出力する。 このNNに基づいて、NNが十分に一般化していない有意義なサンプルを識別する価値学習データ生成手法を提案する。 この方法を繰り返し適用し、新たに特定した価値学習サンプルをトレーニングセットに含むことにより、トレーニングセットの表現性を大幅に向上させることができる。 したがって、NNソルバのソリューション信頼性を著しく向上させることができる。 実験の結果,提案手法は従来のNN解法に比べて50%以上の制約違反と最適性損失を減少させることがわかった。

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