論文の概要: PowerFlowNet: Leveraging Message Passing GNNs for Improved Power Flow Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03415v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 09:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 18:15:54.359106
• Title: PowerFlowNet: Leveraging Message Passing GNNs for Improved Power Flow Approximation
• Title（参考訳）: PowerFlowNet: メッセージパッシングGNNを活用して電力フロー近似を改善する
• Authors: Nan Lin, Stavros Orfanoudakis, Nathan Ordonez Cardenas, Juan S. Giraldo, Pedro P. Vergara
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、電力フロー近似の高速化のための有望なアプローチとして登場した。 PF近似のための新しいGNNアーキテクチャであるPowerFlowNetを導入し、従来のNewton-Raphson法と同じような性能を示す。 性能と実行時間の点で、DC緩和法のような従来の近似法よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.450802099490248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient power flow (PF) analysis is crucial in modern electrical networks' efficient operation and planning. Therefore, there is a need for scalable algorithms capable of handling large-scale power networks that can provide accurate and fast solutions. Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a promising approach for enhancing the speed of PF approximations by leveraging their ability to capture distinctive features from the underlying power network graph. In this study, we introduce PowerFlowNet, a novel GNN architecture for PF approximation that showcases similar performance with the traditional Newton-Raphson method but achieves it 4 times faster in the simple IEEE 14-bus system and 145 times faster in the realistic case of the French high voltage network (6470rte). Meanwhile, it significantly outperforms other traditional approximation methods, such as the DC relaxation method, in terms of performance and execution time; therefore, making PowerFlowNet a highly promising solution for real-world PF analysis. Furthermore, we verify the efficacy of our approach by conducting an in-depth experimental evaluation, thoroughly examining the performance, scalability, interpretability, and architectural dependability of PowerFlowNet. The evaluation provides insights into the behavior and potential applications of GNNs in power system analysis.
• Abstract（参考訳）: 最新の電気ネットワークの効率的な運用と計画には、精度と効率のよい電力フロー分析が不可欠である。 したがって、高精度で高速なソリューションを提供する大規模電力ネットワークを処理できるスケーラブルなアルゴリズムが必要である。 グラフニューラルネットワーク(gnns)は,基盤となるパワーネットワークグラフから特徴的な特徴をキャプチャする能力を活用することで,pf近似の速度向上に有望なアプローチとして登場している。 本研究では,従来のNewton-Raphson法と同じような性能を示すPF近似のための新しいGNNアーキテクチャであるPowerFlowNetを紹介するが,単純なIEEE 14バスシステムでは4倍,フランス高電圧ネットワーク(6470rte)では145倍の高速化を実現している。 一方、DC緩和法などの従来の近似手法では、性能と実行時間で大幅に上回っているため、PowerFlowNetは実世界のPF分析に非常に有望なソリューションである。 さらに,powerflownetの性能,スケーラビリティ,解釈可能性,アーキテクチャ依存性を徹底的に検証し,詳細な実験評価を行い,本手法の有効性を検証する。 この評価は、電力系統解析におけるGNNの挙動と潜在的な応用に関する洞察を与える。

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