論文の概要: Deep Learning-enabled MCMC for Probabilistic State Estimation in District Heating Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15445v1
• Date: Wed, 24 May 2023 08:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:20:38.362495
• Title: Deep Learning-enabled MCMC for Probabilistic State Estimation in District Heating Grids
• Title（参考訳）: 深層学習型MCMCによる地域熱グリッドの確率的状態推定
• Authors: Andreas Bott, Tim Janke, Florian Steinke
• Abstract要約: 地域熱グリッドは、将来の低炭素エネルギーシステムにおいて重要な部分である。 ネットワーク熱交換の空間においてマルコフ・チェイン・モンテカルロサンプリングを用いて後部を推定する。 ディープニューラルネットワークは、正確だが遅い非線形ソルバの解を近似するように訓練される。
• 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: Flexible district heating grids form an important part of future, low-carbon energy systems. We examine probabilistic state estimation in such grids, i.e., we aim to estimate the posterior probability distribution over all grid state variables such as pressures, temperatures, and mass flows conditional on measurements of a subset of these states. Since the posterior state distribution does not belong to a standard class of probability distributions, we use Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling in the space of network heat exchanges and evaluate the samples in the grid state space to estimate the posterior. Converting the heat exchange samples into grid states by solving the non-linear grid equations makes this approach computationally burdensome. However, we propose to speed it up by employing a deep neural network that is trained to approximate the solution of the exact but slow non-linear solver. This novel approach is shown to deliver highly accurate posterior distributions both for classic tree-shaped as well as meshed heating grids, at significantly reduced computational costs that are acceptable for online control. Our state estimation approach thus enables tightening the safety margins for temperature and pressure control and thereby a more efficient grid operation.
• Abstract（参考訳）: フレキシブル地域暖房グリッドは、将来の低炭素エネルギーシステムにおいて重要な部分を占めている。 このようなグリッドの確率的状態推定,すなわち,これらの状態のサブセットの測定を条件に,圧力,温度,質量フローといったすべてのグリッド状態変数の後方確率分布を推定することを目的とする。 後続状態分布は確率分布の標準クラスに属さないので、ネットワーク熱交換空間におけるマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングを用いて、グリッド状態空間におけるサンプルを評価し、後続状態分布を推定する。 非線形格子方程式を解いて熱交換サンプルを格子状態に変換すると、このアプローチは計算量的に負担がかかる。 しかし、我々は、正確だが遅い非線形解法の解を近似するように訓練されたディープニューラルネットワークを用いることで、それを高速化することを提案する。 この手法は,従来の木形とメッシュ式加熱グリッドの両方に対して高精度な後部分布を提供することで,オンライン制御に許容される計算コストを大幅に削減する。 これにより, 温度, 圧力制御の安全マージンを狭めることができ, より効率的なグリッド操作が可能となる。

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