論文の概要: Physics-Informed Neural Networks for Accelerating Power System State Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03088v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 18:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 20:41:20.207143
• Title: Physics-Informed Neural Networks for Accelerating Power System State Estimation
• Title（参考訳）: 電力系統状態推定を高速化する物理形ニューラルネットワーク
• Authors: Solon Falas, Markos Asprou, Charalambos Konstantinou, Maria K. Michael
• Abstract要約: 本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)による電力系統状態推定の高速化について検討する。 電力系統の物理的知識をPINNの統合により活用する新しい手法を提案する。 提案手法は,最大11%の精度向上,75%の標準偏差低減,30%の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4483890584579282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State estimation is the cornerstone of the power system control center since it provides the operating condition of the system in consecutive time intervals. This work investigates the application of physics-informed neural networks (PINNs) for accelerating power systems state estimation in monitoring the operation of power systems. Traditional state estimation techniques often rely on iterative algorithms that can be computationally intensive, particularly for large-scale power systems. In this paper, a novel approach that leverages the inherent physical knowledge of power systems through the integration of PINNs is proposed. By incorporating physical laws as prior knowledge, the proposed method significantly reduces the computational complexity associated with state estimation while maintaining high accuracy. The proposed method achieves up to 11% increase in accuracy, 75% reduction in standard deviation of results, and 30% faster convergence, as demonstrated by comprehensive experiments on the IEEE 14-bus system.
• Abstract（参考訳）: 状態推定は、連続した時間間隔でシステムの動作状態を提供するため、電力系統制御センターの基盤となる。 本研究は,電力系統の動作監視における電力系統状態推定の高速化を目的とした物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の適用について検討する。 従来の状態推定手法は、特に大規模電力システムにおいて計算集約的な反復アルゴリズムに依存することが多い。 本稿では,PINNの統合による電力系統の物理的知識を活用する新しい手法を提案する。 物理法則を事前知識として組み込むことにより,高精度を維持しながら状態推定に伴う計算複雑性を著しく低減する。 提案手法はieee 14-busシステムにおける包括的実験で示されるように,最大11%の精度向上,75%の標準偏差,30%の高速化を実現している。

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