論文の概要: PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02827v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 09:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 17:11:45.558920
- Title: PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks
- Title（参考訳）: PowerGraph: グラフニューラルネットワークのための電力グリッドベンチマークデータセット
- Authors: Anna Varbella, Kenza Amara, Blazhe Gjorgiev, Giovanni Sansavini
- Abstract要約: 送電網における停電の主な原因である故障イベントをカスケードするためのグラフデータセットを開発する。
PowerGraphは、グラフレベルのタスクと説明可能性のためのより良いGNNモデルの開発を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46085106405479537
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Public Graph Neural Networks (GNN) benchmark datasets facilitate the use of
GNN and enhance GNN applicability to diverse disciplines. The community
currently lacks public datasets of electrical power grids for GNN applications.
Indeed, GNNs can potentially capture complex power grid phenomena over
alternative machine learning techniques. Power grids are complex engineered
networks that are naturally amenable to graph representations. Therefore, GNN
have the potential for capturing the behavior of power grids over alternative
machine learning techniques. To this aim, we develop a graph dataset for
cascading failure events, which are the major cause of blackouts in electric
power grids. Historical blackout datasets are scarce and incomplete. The
assessment of vulnerability and the identification of critical components are
usually conducted via computationally expensive offline simulations of
cascading failures. Instead, we propose using machine learning models for the
online detection of cascading failures leveraging the knowledge of the system
state at the onset of the cascade. We develop PowerGraph, a graph dataset
modeling cascading failures in power grids, designed for two purposes, namely,
i) training GNN models for different graph-level tasks including multi-class
classification, binary classification, and regression, and ii) explaining GNN
models. The dataset generated via a physics-based cascading failure model
ensures the generality of the operating and environmental conditions by
spanning diverse failure scenarios. In addition, we foster the use of the
dataset to benchmark GNN explainability methods by assigning ground-truth
edge-level explanations. PowerGraph helps the development of better GNN models
for graph-level tasks and explainability, critical in many domains ranging from
chemistry to biology, where the systems and processes can be described as
graphs.
- Abstract（参考訳）: Public Graph Neural Networks(GNN)ベンチマークデータセットは、GNNの使用を促進し、さまざまな分野へのGNNの適用性を高める。
コミュニティは現在、GNNアプリケーション用の電力グリッドの公開データセットを欠いている。
実際、GNNは代替機械学習技術よりも複雑な電力グリッド現象を捉えることができる。
パワーグリッドは、グラフ表現に自然に対応可能な複雑なネットワークである。
したがって、GNNは代替機械学習技術よりも電力グリッドの挙動を捉える可能性がある。
この目的のために,電力系統における停電の主な原因である障害イベントをカスケードするためのグラフデータセットを開発した。
歴史的ブラックアウトデータセットは少なく、不完全である。
脆弱性の評価と臨界成分の同定は通常、カスケード故障の計算コストの高いオフラインシミュレーションによって行われる。
そこで本研究では,カスケード発生時のシステム状態の知識を活用して,カスケード障害のオンライン検出のための機械学習モデルを提案する。
我々はpowergraphを開発した。powergraphは、電力グリッドの障害をモデル化するグラフデータセットである。
i)多類分類、二分分類、回帰を含む異なるグラフレベルのタスクに対するgnnモデルの訓練
二 GNNモデルを説明すること。
物理ベースのカスケード障害モデルによって生成されたデータセットは、さまざまな障害シナリオにまたがる操作と環境条件の汎用性を保証する。
さらに,本論文では,gnn 説明可能性のベンチマーク手法として,接地エッジレベルの説明を割り当てることにより,データセットの利用を促進する。
PowerGraphは、化学から生物学まで多くの領域において重要な、グラフレベルのタスクと説明可能性のためのより良いGNNモデルの開発を支援する。
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