論文の概要: PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02827v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 13:51:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 19:13:07.162130
- 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, Mennatallah El-Assady, Giovanni Sansavini,
- Abstract要約: 本稿では、電力フロー、最適電力フロー、カスケード故障解析のためのGNN調整データセットを含むPowerGraphを提案する。
PowerGraphは、さまざまなタスクのための多面的なGNNデータセットで、実世界の説明を含む電力フローと障害シナリオを含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.504044714471332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Power grids are critical infrastructures of paramount importance to modern society and, therefore, engineered to operate under diverse conditions and failures. The ongoing energy transition poses new challenges for the decision-makers and system operators. Therefore, we must develop grid analysis algorithms to ensure reliable operations. These key tools include power flow analysis and system security analysis, both needed for effective operational and strategic planning. The literature review shows a growing trend of machine learning (ML) models that perform these analyses effectively. In particular, Graph Neural Networks (GNNs) stand out in such applications because of the graph-based structure of power grids. However, there is a lack of publicly available graph datasets for training and benchmarking ML models in electrical power grid applications. First, we present PowerGraph, which comprises GNN-tailored datasets for i) power flows, ii) optimal power flows, and iii) cascading failure analyses of power grids. Second, we provide ground-truth explanations for the cascading failure analysis. Finally, we perform a complete benchmarking of GNN methods for node-level and graph-level tasks and explainability. Overall, PowerGraph is a multifaceted GNN dataset for diverse tasks that includes power flow and fault scenarios with real-world explanations, providing a valuable resource for developing improved GNN models for node-level, graph-level tasks and explainability methods in power system modeling. The dataset is available at https://figshare.com/articles/dataset/PowerGraph/22820534 and the code at https://github.com/PowerGraph-Datasets.
- Abstract（参考訳）: 電力網は現代社会にとって最も重要なインフラであり、様々な状況や失敗の下で運用するために設計された。
進行中のエネルギー遷移は、意思決定者とシステムオペレーターに新たな課題をもたらす。
そこで我々は,信頼性の高い動作を保証するために,グリッド解析アルゴリズムを開発しなければならない。
これらの主要なツールには、効率的な運用計画と戦略的計画に必要な電力フロー分析とシステムセキュリティ分析が含まれる。
文献レビューでは、これらの分析を効果的に実行する機械学習(ML)モデルの増加傾向が示されている。
特に、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、電力グリッドのグラフに基づく構造のため、このようなアプリケーションにおいて際立っている。
しかし、電力グリッドアプリケーションでMLモデルをトレーニングし、ベンチマークするためのグラフデータセットが公開されていない。
まず、GNN対応のデータセットを含むPowerGraphを紹介する。
i) 電力の流れ
二 最適動力流、及び
三 送電網のカスケード故障解析
第二に、カスケード故障解析の真理的な説明を提供する。
最後に、ノードレベルおよびグラフレベルのタスクと説明可能性のためのGNN手法の完全なベンチマークを行う。
PowerGraphは、さまざまなタスクのための多面的GNNデータセットであり、実世界の説明を伴う電力の流れと障害シナリオを含み、ノードレベル、グラフレベルタスクのための改善されたGNNモデルを開発するための貴重なリソースを提供する。
データセットはhttps://figshare.com/articles/dataset/PowerGraph/22820534で、コードはhttps://github.com/PowerGraph-Datasetsで入手できる。
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