論文の概要: Fast Risk Assessment in Power Grids through Novel Gaussian Process and Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07867v2
• Date: Sun, 21 Jul 2024 20:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:46:42.582562
• Title: Fast Risk Assessment in Power Grids through Novel Gaussian Process and Active Learning
• Title（参考訳）: ガウス過程とアクティブラーニングによる電力グリッドの高速リスク評価
• Authors: Parikshit Pareek, Deepjyoti Deka, Sidhant Misra,
• Abstract要約: 本稿では,臨界電圧制約に対するデータ駆動型リスク評価のためのグラフ構造化ガウス過程(GP)モデルを提案する。 GPを効率的に推定するために,VDKの付加構造を利用した新しいアクティブラーニング手法を提案する。
• 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 graph-structured Gaussian process (GP) model for data-driven risk assessment of critical voltage constraints. The proposed GP is based on a novel kernel, named the vertex-degree kernel (VDK), that decomposes the voltage-load relationship based on the network graph. To estimate the GP efficiently, we propose a novel active learning scheme that leverages the additive structure of VDK. Further, we prove a probabilistic bound on the error in risk estimation using VDK-GP model that demonstrates that it is statistically comparable to using standard AC power flow (AC-PF), but does not require computing a large number of ACPF solutions. Simulations demonstrate that the proposed VDK-GP achieves more than two fold sample complexity reduction, compared to a generic GP on medium scale 500-Bus and large scale 1354-Bus power systems. Moreover, active learning achieves an impressive reduction of over 15 times in comparison to the time complexity of Monte-Carlo simulations (MCS), and have risk estimation error of order 1E-4 for both 500-Bus and 1354-Bus system, demonstrating its superior efficiency in risk estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,臨界電圧制約に対するデータ駆動型リスク評価のためのグラフ構造化ガウス過程(GP)モデルを提案する。 提案したGPは、ネットワークグラフに基づいて電圧-負荷関係を分解する、vertex-degree kernel (VDK) と呼ばれる新しいカーネルに基づいている。 GPを効率的に推定するために,VDKの付加構造を利用した新しいアクティブラーニング手法を提案する。 さらに、VDK-GPモデルを用いたリスク推定における誤差の確率的境界を証明し、標準交流電力フロー(AC-PF)と統計的に比較できるが、多数のACPFソリューションを計算する必要がなくなることを示した。 シミュレーションにより,提案したVDK-GPは,中規模500-Busと大規模1354-Busの汎用GPと比較して,2倍以上の複雑さの低減を実現することが示された。 さらに, モンテカルロシミュレーション (MCS) の時間的複雑さと比較して, アクティブラーニングの精度は15倍以上に低下し, 500-Bus と 1354-Bus のいずれにおいても, オーダー1E-4 のリスク推定誤差があり, リスク推定の効率が優れていた。

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