論文の概要: Physics-Informed Neural Networks for Time-Domain Simulations: Accuracy,
Computational Cost, and Flexibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08994v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 23:53:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-17 17:32:58.126502
- Title: Physics-Informed Neural Networks for Time-Domain Simulations: Accuracy,
Computational Cost, and Flexibility
- Title（参考訳）: 時間領域シミュレーションのための物理形ニューラルネットワーク : 精度、計算コスト、柔軟性
- Authors: Jochen Stiasny and Spyros Chatzivasileiadis
- Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,非線形力学系の計算を劇的に高速化するための,有望なソリューションである。
本研究では,負荷変動に対する動的応答に着目し,これらの手法の適用性について検討する。
そこで本研究では,損失関数に勾配に基づく項を導入することにより,ニューラルネットワーク(NN)トレーニングの新たな正規化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The simulation of power system dynamics poses a computationally expensive
task. Considering the growing uncertainty of generation and demand patterns,
thousands of scenarios need to be continuously assessed to ensure the safety of
power systems. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have recently emerged
as a promising solution for drastically accelerating computations of non-linear
dynamical systems. This work investigates the applicability of these methods
for power system dynamics, focusing on the dynamic response to load
disturbances. Comparing the prediction of PINNs to the solution of conventional
solvers, we find that PINNs can be 10 to 1000 times faster than conventional
solvers. At the same time, we find them to be sufficiently accurate and
numerically stable even for large time steps. To facilitate a deeper
understanding, this paper also presents a new regularisation of Neural Network
(NN) training by introducing a gradient-based term in the loss function. The
resulting NNs, which we call dtNNs, help us deliver a comprehensive analysis
about the strengths and weaknesses of the NN based approaches, how
incorporating knowledge of the underlying physics affects NN performance, and
how this compares with conventional solvers for power system dynamics.
- Abstract（参考訳）: 電力系統のダイナミクスのシミュレーションは計算コストの高いタスクをもたらす。
発電と需要パターンの不確実性の増加を考慮すると、電力システムの安全性を確保するために数千のシナリオを継続的に評価する必要がある。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,非線形力学系の計算を劇的に高速化する,有望なソリューションとして最近登場した。
本研究では,負荷変動に対する動的応答に着目し,これらの手法の適用性を検討した。
従来の解法と比較して, PINNは従来の解法に比べて10倍から1000倍高速であることがわかった。
同時に,大規模なステップでも十分に正確で数値的に安定であることが判明した。
そこで本研究では,損失関数に勾配に基づく項を導入することにより,ニューラルネットワーク(NN)トレーニングの新たな正規化を提案する。
dtNNと呼ばれる結果のNNは、NNベースのアプローチの長所と短所に関する包括的な分析、基礎となる物理学の知識がNNのパフォーマンスにどのように影響するか、そしてこれが従来の電力系統力学の解法と比較するのに役立つ。
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