論文の概要: Learning Spatio-Temporal Aggregations for Large-Scale Capacity Expansion
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08996v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 00:00:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 17:20:56.138168
- Title: Learning Spatio-Temporal Aggregations for Large-Scale Capacity Expansion
Problems
- Title（参考訳）: 大規模容量拡大問題に対する時空間の学習
- Authors: Aron Brenner, Rahman Khorramfar, Saurabh Amin
- Abstract要約: キャパシティ拡張問題(CEP)は、ネットワークサイズが大きく、不均一なノード特性があり、多くの運用期間があるため、解決する費用がかかる。
本稿では、異種ノードを持つ汎用CEPの時間的アグリゲーションを識別するための新しいグラフ畳み込みオートエンコーダ手法を提案する。
提案手法は, ベンチマーク空間(時空間)集約手法よりも33%(resp. 10%)低い上限を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective investment planning decisions are crucial to ensure cyber-physical
infrastructures satisfy performance requirements over an extended time horizon.
Computing these decisions often requires solving Capacity Expansion Problems
(CEPs). In the context of regional-scale energy systems, these problems are
prohibitively expensive to solve due to large network sizes, heterogeneous node
characteristics, and a large number of operational periods. To maintain
tractability, traditional approaches aggregate network nodes and/or select a
set of representative time periods. Often, these reductions do not capture
supply-demand variations that crucially impact CEP costs and constraints,
leading to suboptimal decisions. Here, we propose a novel graph convolutional
autoencoder approach for spatio-temporal aggregation of a generic CEP with
heterogeneous nodes (CEPHN). Our architecture leverages graph pooling to
identify nodes with similar characteristics and minimizes a multi-objective
loss function. This loss function is tailored to induce desirable spatial and
temporal aggregations with regard to tractability and optimality. In
particular, the output of the graph pooling provides a spatial aggregation
while clustering the low-dimensional encoded representations yields a temporal
aggregation. We apply our approach to generation expansion planning of a
coupled 88-node power and natural gas system in New England. The resulting
aggregation leads to a simpler CEPHN with 6 nodes and a small set of
representative days selected from one year. We evaluate aggregation outcomes
over a range of hyperparameters governing the loss function and compare
resulting upper bounds on the original problem with those obtained using
benchmark methods. We show that our approach provides upper bounds that are 33%
(resp. 10%) lower those than obtained from benchmark spatial (resp. temporal)
aggregation approaches.
- Abstract（参考訳）: 効果的な投資計画決定は、サイバー物理インフラが長期にわたるパフォーマンス要件を満たすために不可欠である。
これらの決定を計算するには、しばしば能力拡張問題(CEP)を解決する必要がある。
地域規模のエネルギーシステムでは、ネットワークサイズが大きく、ノード特性が異質であり、多数の運用期間があるため、これらの問題を解決するのに非常に費用がかかる。
トラクタビリティを維持するため、従来のアプローチでは、ネットワークノードを集約したり、代表時間のセットを選択したりする。
多くの場合、これらの削減はCEPのコストと制約に重大な影響を及ぼす供給需要の変動を捉えず、最適以下の決定につながる。
本稿では、ヘテロジニアスノード(CEPHN)を持つ汎用CEPの時空間アグリゲーションのための新しいグラフ畳み込みオートエンコーダ手法を提案する。
我々のアーキテクチャはグラフプーリングを利用して類似した特徴を持つノードを識別し、多目的損失関数を最小化する。
この損失関数は、可搬性と最適性に関して望ましい空間的および時間的集約を誘導するために調整される。
特に、グラフプーリングの出力は、低次元の符号化表現をクラスタリングしながら、空間的なアグリゲーションを提供する。
我々は,ニューイングランドにおける88ノード発電と天然ガスシステムを組み合わせた発電拡張計画にアプローチを適用した。
その結果、6つのノードからなるより単純なcephnと、1年間から選ばれた少数の代表日が得られた。
本研究では,損失関数を規定する超パラメータの範囲での集計結果を評価し,その結果の上限値とベンチマーク法で得られた値を比較した。
本手法は,ベンチマーク空間的(時間的)アグリゲーションアプローチより33%低い上限(約10%)を提供することを示す。
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