論文の概要: Foundation Models for the Electric Power Grid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09434v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 17:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:39.337885
• Title: Foundation Models for the Electric Power Grid
• Title（参考訳）: 電力グリッドの基礎モデル
• Authors: Hendrik F. Hamann, Thomas Brunschwiler, Blazhe Gjorgiev, Leonardo S. A. Martins, Alban Puech, Anna Varbella, Jonas Weiss, Juan Bernabe-Moreno, Alexandre Blondin Massé, Seong Choi, Ian Foster, Bri-Mathias Hodge, Rishabh Jain, Kibaek Kim, Vincent Mai, François Mirallès, Martin De Montigny, Octavio Ramos-Leaños, Hussein Suprême, Le Xie, El-Nasser S. Youssef, Arnaud Zinflou, Alexander J. Belyi, Ricardo J. Bessa, Bishnu Prasad Bhattarai, Johannes Schmude, Stanislav Sobolevsky,
• Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)がニュースの見出しを支配している。 多様なグリッドデータやトポロジからFMを学習することで、トランスフォーメーション能力が解放されるのではないか、と私たちは主張する。 本稿では,グラフニューラルネットワークに基づく電力グリッドFMの概念,すなわちGridFMについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.02072064670517
• License:
• Abstract: Foundation models (FMs) currently dominate news headlines. They employ advanced deep learning architectures to extract structural information autonomously from vast datasets through self-supervision. The resulting rich representations of complex systems and dynamics can be applied to many downstream applications. Therefore, FMs can find uses in electric power grids, challenged by the energy transition and climate change. In this paper, we call for the development of, and state why we believe in, the potential of FMs for electric grids. We highlight their strengths and weaknesses amidst the challenges of a changing grid. We argue that an FM learning from diverse grid data and topologies could unlock transformative capabilities, pioneering a new approach in leveraging AI to redefine how we manage complexity and uncertainty in the electric grid. Finally, we discuss a power grid FM concept, namely GridFM, based on graph neural networks and show how different downstream tasks benefit.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)がニュースの見出しを支配している。 彼らは高度なディープラーニングアーキテクチャを使用して、膨大なデータセットから自己スーパービジョンを通じて、構造情報を自律的に抽出する。 複雑なシステムと力学のリッチな表現は、多くの下流アプリケーションに適用できる。 そのため、FMは電力網で利用でき、エネルギー遷移と気候変動に悩まされる。 本稿では、電力網におけるFMの潜在可能性について、その発展と、それを信じている理由を述べる。 私たちは、グリッド変更の課題の中で、彼らの強みと弱みを強調します。 さまざまなグリッドデータとトポロジからのFM学習によって、トランスフォーメーション能力が解放される可能性があり、AIを活用して電力グリッドの複雑さと不確実性を管理する方法を再定義する新たなアプローチの先駆者になる、と私たちは主張する。 最後に、グラフニューラルネットワークに基づく電力グリッドFM概念、すなわちGridFMについて論じ、下流の異なるタスクがどのような恩恵をもたらすかを示す。

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