論文の概要: Online Planning of Power Flows for Power Systems Against Bushfires Using Spatial Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13391v2
• Date: Fri, 21 Feb 2025 00:04:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 21:37:38.795846
• Title: Online Planning of Power Flows for Power Systems Against Bushfires Using Spatial Context
• Title（参考訳）: 空間的文脈を用いた防火設備用電力流のオンライン計画
• Abstract要約: 2019-20 オーストラリアのブッシュファイアは、多くの経済的損失をもたらし、電力システムの運用に大きな影響を及ぼした。 停電により発電所や送電線が著しく影響を受け、運用コストが増大する。 本研究では,停電を受ける電力系統の最適潮流(OPF)を計画する上で,基本的かつ困難な課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.651976473741843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The 2019-20 Australia bushfire incurred numerous economic losses and significantly affected the operations of power systems. A power station or transmission line can be significantly affected due to bushfires, leading to an increase in operational costs. We study a fundamental but challenging problem of planning the optimal power flow (OPF) for power systems subject to bushfires. Considering the stochastic nature of bushfire spread, we develop a model to capture such dynamics based on Moore's neighborhood model. Under a periodic inspection scheme that reveals the in-situ bushfire status, we propose an online optimization modeling framework that sequentially plans the power flows in the electricity network. Our framework assumes that the spread of bushfires is non-stationary over time, and the spread and containment probabilities are unknown. To meet these challenges, we develop a contextual online learning algorithm that treats the in-situ geographical information of the bushfire as a 'spatial context'. The online learning algorithm learns the unknown probabilities sequentially based on the observed data and then makes the OPF decision accordingly. The sequential OPF decisions aim to minimize the regret function, which is defined as the cumulative loss against the clairvoyant strategy that knows the true model parameters. We provide a theoretical guarantee of our algorithm by deriving a bound on the regret function, which outperforms the regret bound achieved by other benchmark algorithms. Our model assumptions are verified by the real bushfire data from NSW, Australia, and we apply our model to two power systems to illustrate its applicability.
• Abstract（参考訳）: 2019-20 オーストラリアのブッシュファイアは、多くの経済的損失をもたらし、電力システムの運用に大きな影響を及ぼした。 停電により発電所や送電線が著しく影響を受け、運用コストが増大する。 本研究では,停電を受ける電力系統の最適潮流(OPF)を計画する上で,基本的かつ困難な課題について検討する。 森林火災の確率的性質を考慮し,ムーアの周辺モデルに基づいて,その動態を捉えるモデルを構築した。 そこで本稿では, 停電状況を明らかにする定期的な検査手法として, 電力ネットワーク内の電力の流れを逐次計画するオンライン最適化モデルフレームワークを提案する。 本枠組みは, 森林火災の拡散は時間とともに非定常的であり, 拡散・封入確率が不明であると仮定する。 これらの課題に対処するため,ブッシュファイアの地理的情報を「空間的文脈」として扱うコンテキスト学習アルゴリズムを開発した。 オンライン学習アルゴリズムは、観測データに基づいて、未知の確率を逐次学習し、それに応じてOPF決定を行う。 逐次OPF決定は、真のモデルパラメータを知っている透視戦略に対する累積損失として定義される後悔関数を最小化することを目的としている。 我々は、他のベンチマークアルゴリズムが達成した後悔境界よりも優れた後悔関数のバウンドを導出することにより、アルゴリズムの理論的保証を提供する。 オーストラリアのNSWから得られた実際のブッシュファイアデータからモデル仮定を検証し,その適用性を示すために2つのパワーシステムに適用する。

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