論文の概要: Graph-Structured Kernel Design for Power Flow Learning using Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07867v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 16:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-16 12:11:52.611029
• Title: Graph-Structured Kernel Design for Power Flow Learning using Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス過程を用いたパワーフロー学習のためのグラフ構造カーネル設計
• Authors: Parikshit Pareek, Deepjyoti Deka, and Sidhant Misra
• Abstract要約: 本稿では,ガウス過程(GP)を用いた電力フロー学習のための物理インスピレーション付きグラフ構造化カーネルを提案する。 本稿では,VDKの学習を高速化するために,逐次学習入力をインテリジェントに選択するネットワークスワイプ型能動学習手法を提案する。 ネットワーク・スワイプ・アルゴリズムは、中規模の500-Busシステムでは2倍のランダム・トライアルで500個のランダム・トライアルの平均性能を平均10%向上させ、大規模1354-Busシステムでは25個のランダム・トライアルの最高性能を10%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8060709233558647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a physics-inspired graph-structured kernel designed for power flow learning using Gaussian Process (GP). The kernel, named the vertex-degree kernel (VDK), relies on latent decomposition of voltage-injection relationship based on the network graph or topology. Notably, VDK design avoids the need to solve optimization problems for kernel search. To enhance efficiency, we also explore a graph-reduction approach to obtain a VDK representation with lesser terms. Additionally, we propose a novel network-swipe active learning scheme, which intelligently selects sequential training inputs to accelerate the learning of VDK. Leveraging the additive structure of VDK, the active learning algorithm performs a block-descent type procedure on GP's predictive variance, serving as a proxy for information gain. Simulations demonstrate that the proposed VDK-GP achieves more than two fold sample complexity reduction, compared to full GP on medium scale 500-Bus and large scale 1354-Bus power systems. The network-swipe algorithm outperforms mean performance of 500 random trials on test predictions by two fold for medium-sized 500-Bus systems and best performance of 25 random trials for large-scale 1354-Bus systems by 10%. Moreover, we demonstrate that the proposed method's performance for uncertainty quantification applications with distributionally shifted testing data sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウス過程(GP)を用いた電力フロー学習のための物理インスピレーション付きグラフ構造化カーネルを提案する。 VDK (vertex-degree kernel) と呼ばれるカーネルは、ネットワークグラフやトポロジーに基づく電圧-注入関係の遅延分解に依存している。 特に、VDK設計では、カーネル探索の最適化問題を解く必要がなくなる。 効率を向上させるため、より少ない項でvdk表現を得るためのグラフリダクション手法も検討する。 さらに,VDKの学習を高速化するために,逐次学習入力をインテリジェントに選択するネットワークスワイプ型アクティブ学習手法を提案する。 vdkの付加構造を利用して、アクティブラーニングアルゴリズムはgpの予測分散に対してブロック・ディセント型手続きを実行し、情報ゲインのプロキシとして機能する。 シミュレーションにより,提案するvdk-gpは,中規模 500 バスと大規模 1354 バス電力系統のフル gp と比較して,2 倍以上の複雑化を実現した。 ネットワークスウィップアルゴリズムは,中規模500バスシステムでは2折り畳みテスト,大規模1354バスシステムでは25回のランダムトライアルでは10%の精度で,500ランダムトライアルの平均性能を上回っている。 さらに, 分布シフトテストデータセットを用いた不確実性定量化アプリケーションにおける提案手法の性能を示す。

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