論文の概要: Graph Isomorphic Networks for Assessing Reliability of the Medium-Voltage Grid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01181v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 09:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:53:23.094250
• Title: Graph Isomorphic Networks for Assessing Reliability of the Medium-Voltage Grid
• Title（参考訳）: 中電圧グリッドの信頼性評価のためのグラフ同型ネットワーク
• Authors: Charlotte Cambier van Nooten, Tom van de Poll, Sonja F\"ullhase, Jacco Heres, Tom Heskes, Yuliya Shapovalova
• Abstract要約: 本稿では、中電圧グリッドにおけるn-1評価にグラフ等化ネットワーク(GIN)を用いることを提案する。 GINフレームワークは、目に見えないグリッドに一般化し、グラフ構造とステーション/ケーブルに関するデータを利用するように設計されている。 提案したGINアプローチは、従来の数学的最適化アプローチよりも高速で信頼性の高いグリッドアセスメントを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5242869847419834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ensuring electricity grid reliability becomes increasingly challenging with the shift towards renewable energy and declining conventional capacities. Distribution System Operators (DSOs) aim to achieve grid reliability by verifying the n-1 principle, ensuring continuous operation in case of component failure. Electricity networks' complex graph-based data holds crucial information for n-1 assessment: graph structure and data about stations/cables. Unlike traditional machine learning methods, Graph Neural Networks (GNNs) directly handle graph-structured data. This paper proposes using Graph Isomorphic Networks (GINs) for n-1 assessments in medium voltage grids. The GIN framework is designed to generalise to unseen grids and utilise graph structure and data about stations/cables. The proposed GIN approach demonstrates faster and more reliable grid assessments than a traditional mathematical optimisation approach, reducing prediction times by approximately a factor of 1000. The findings offer a promising approach to address computational challenges and enhance the reliability and efficiency of energy grid assessments.
• Abstract（参考訳）: 電力網の信頼性の確保は、再生可能エネルギーへのシフトと従来の容量の減少によってますます困難になっている。 配電系統オペレータ (DSO) は, n-1 の原理を検証し, 部品故障時の連続動作を保証することにより, グリッド信頼性の実現を目指している。 電気ネットワークの複雑なグラフベースデータはn-1評価に重要な情報を持っている。 従来の機械学習手法とは異なり、グラフニューラルネットワーク(gnn)はグラフ構造データを直接扱う。 本稿では,中電圧グリッドにおけるn-1評価のためのグラフ同型ネットワーク(gins)を提案する。 GINフレームワークは、目に見えないグリッドに一般化し、グラフ構造とステーション/ケーブルのデータを利用するように設計されている。 提案手法は,従来の数学的最適化手法よりも高速で信頼性の高いグリッド評価を示し,予測時間を約1000倍に短縮する。 この結果は、計算課題に対処し、エネルギーグリッドアセスメントの信頼性と効率を高めるための有望なアプローチを提供する。

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