論文の概要: Graph Neural Networks for Power Grid Operational Risk Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03661v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 02:16:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:16:29.138277
- Title: Graph Neural Networks for Power Grid Operational Risk Assessment
- Title（参考訳）: 電力グリッド運用リスク評価のためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Yadong Zhang, Pranav M Karve, Sankaran Mahadevan
- Abstract要約: 本稿では,モンテカルロ(MC)サンプリング型リスク定量化のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)サロゲートの有用性について検討する。
GNNサロゲートはグラフ構造化データを扱う能力に優れており、特に適している。
GNNサロゲートは(バスレベル、ブランチレベル、システムレベル)グリッド状態を予測するのに十分正確である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.202524136984542
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this article, the utility of graph neural network (GNN) surrogates for
Monte Carlo (MC) sampling-based risk quantification in daily operations of
power grid is investigated. The MC simulation process necessitates solving a
large number of optimal power flow (OPF) problems corresponding to the sample
values of stochastic grid variables (power demand and renewable generation),
which is computationally prohibitive. Computationally inexpensive surrogates of
the OPF problem provide an attractive alternative for expedited MC simulation.
GNN surrogates are especially suitable due to their superior ability to handle
graph-structured data. Therefore, GNN surrogates of OPF problem are trained
using supervised learning. They are then used to obtain Monte Carlo (MC)
samples of the quantities of interest (operating reserve, transmission line
flow) given the (hours-ahead) probabilistic wind generation and load forecast.
The utility of GNN surrogates is evaluated by comparing OPF-based and GNN-based
grid reliability and risk for IEEE Case118 synthetic grid. It is shown that the
GNN surrogates are sufficiently accurate for predicting the (bus-level,
branch-level and system-level) grid state and enable fast as well as accurate
operational risk quantification for power grids. The article thus develops
various tools for fast reliability and risk quantification for real-world power
grids using GNNs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,モンテカルロ(mc)サンプリングに基づく電力系統の日々の運用におけるリスク定量化のためのグラフニューラルネットワーク(gnn)サロゲートの有用性について検討する。
MCシミュレーションプロセスは、計算的に禁止されている確率格子変数(電力需要と再生可能生成)のサンプル値に対応する多数の最適電力フロー(OPF)問題を解決する必要がある。
計算的に安価なOPF問題のサロゲートは、高速MCシミュレーションの魅力的な代替手段となる。
GNNサロゲートはグラフ構造化データを扱う能力に優れており、特に適している。
したがって、OPF問題のGNNサロゲートは教師付き学習を用いて訓練される。
その後、(数時間前の)確率的風力発生と負荷予測から、モンテカルロ(MC)の関心量(運転準備、送電線の流れ)のサンプルを得るのに使用される。
GNNサロゲートの有用性は、OPFベースのグリッドとGNNベースのグリッドの信頼性とIEEE Case118合成グリッドのリスクを比較して評価する。
GNNサロゲートは(バスレベル、ブランチレベル、システムレベルの)グリッド状態を予測するのに十分正確であり、電力グリッドの高速かつ正確な運用リスク定量化を可能にする。
本稿では,GNNを用いた実世界の電力グリッドの高速信頼性とリスク定量化のための様々なツールを開発する。
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