論文の概要: Graph Embedding Dynamic Feature-based Supervised Contrastive Learning of
Transient Stability for Changing Power Grid Topologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00537v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 13:30:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 14:02:36.300139
- Title: Graph Embedding Dynamic Feature-based Supervised Contrastive Learning of
Transient Stability for Changing Power Grid Topologies
- Title(参考訳): 動的特徴量に基づくグラフ埋め込みによる電力グリッドトポロジ変化のための過渡安定度学習
- Authors: Zijian Lv, Xin Chen, Zijian Feng
- Abstract要約: GEDF-SCLモデルでは、教師付きコントラスト学習を用いてGEDFの過渡安定性を予測する。
その結果,GEDF-SCLモデルは過渡安定度予測において高い精度が得られることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.344709230906635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate online transient stability prediction is critical for ensuring power
system stability when facing disturbances. While traditional transient stablity
analysis replies on the time domain simulations can not be quickly adapted to
the power grid toplogy change. In order to vectorize high-dimensional power
grid topological structure information into low-dimensional node-based graph
embedding streaming data, graph embedding dynamic feature (GEDF) has been
proposed. The transient stability GEDF-based supervised contrastive learning
(GEDF-SCL) model uses supervised contrastive learning to predict transient
stability with GEDFs, considering power grid topology information. To evaluate
the performance of the proposed GEDF-SCL model, power grids of varying
topologies were generated based on the IEEE 39-bus system model. Transient
operational data was obtained by simulating N-1 and N-$\bm{m}$-1 contingencies
on these generated power system topologies. Test result demonstrated that the
GEDF-SCL model can achieve high accuracy in transient stability prediction and
adapt well to changing power grid topologies.
- Abstract(参考訳): オンライン過渡安定性の正確な予測は、外乱に直面した場合の電力系統の安定性を確保するために不可欠である。
従来の過渡的スタビリティ解析は時間領域シミュレーションに応答するが、パワーグリッドのトポロジー変化に迅速に適用することはできない。
高次元電力グリッド構造情報を低次元ノードグラフ埋め込みストリーミングデータにベクトル化するために,グラフ埋め込み動的特徴量(GEDF)が提案されている。
過渡安定性 gedf-based supervised contrastive learning (gedf-scl) モデルでは,電力グリッドトポロジ情報を考慮した過渡安定性を予測するために教師付きコントラスト学習を用いる。
提案したGEDF-SCLモデルの性能を評価するため,IEEE 39-busシステムモデルに基づいて様々なトポロジの電力グリッドを生成する。
N-1 と N-$\bm{m}$-1 をこれらの発電系トポロジ上でシミュレーションすることにより、過渡的な運用データを得た。
実験の結果,GEDF-SCLモデルは過渡安定度予測において高い精度を達成でき,電力グリッドトポロジの変化によく適応できることがわかった。
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