Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-Informed Neural Networks for Time-Domain Simulations: Accuracy, Computational Cost, and Flexibility

論文の概要: Physics-Informed Neural Networks for Time-Domain Simulations: Accuracy, Computational Cost, and Flexibility

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08994v2
Date: Fri, 10 Nov 2023 10:33:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-13 18:29:42.814282
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-nc-nd/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 present 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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