論文の概要: Optimal Power Grid Operations with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02148v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 09:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:50:21.091908
• Title: Optimal Power Grid Operations with Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いた最適電力グリッド運用
• Authors: Alban Puech, Jonas Weiss, Thomas Brunschwiler, Hendrik F. Hamann,
• Abstract要約: 本稿では,AIファンデーションモデル(FM)とグラフニューラルネットワークの進歩を利用して,ダウンストリームタスクの低可用性グリッドデータを効率的に活用することを提案する。 グリッドの基盤となる物理を捉えるために、電力流力学を学習する自己教師型モデルの構築は、電力グリッドのためのFMを開発するための重要な第一歩であると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The energy transition, crucial for tackling the climate crisis, demands integrating numerous distributed, renewable energy sources into existing grids. Along with climate change and consumer behavioral changes, this leads to changes and variability in generation and load patterns, introducing significant complexity and uncertainty into grid planning and operations. While the industry has already started to exploit AI to overcome computational challenges of established grid simulation tools, we propose the use of AI Foundation Models (FMs) and advances in Graph Neural Networks to efficiently exploit poorly available grid data for different downstream tasks, enhancing grid operations. For capturing the grid's underlying physics, we believe that building a self-supervised model learning the power flow dynamics is a critical first step towards developing an FM for the power grid. We show how this approach may close the gap between the industry needs and current grid analysis capabilities, to bring the industry closer to optimal grid operation and planning.
• Abstract（参考訳）: 気候変動に対処するために重要なエネルギー移行は、多くの分散型再生可能エネルギー源を既存のグリッドに統合することを要求する。 気候変動や消費者の行動の変化とともに、これは世代や負荷パターンの変化と変動をもたらし、グリッド計画や運用にかなりの複雑さと不確実性をもたらす。 業界はすでに、確立されたグリッドシミュレーションツールの計算上の課題を克服するためにAIを活用し始めていますが、我々は、さまざまな下流タスクで不利用可能なグリッドデータを効率的に活用し、グリッド操作を強化するために、AI Foundation Models(FM)とGraph Neural Networksの進歩を提案しています。 グリッドの基盤となる物理を捉えるために、電力流力学を学習する自己教師型モデルの構築は、電力グリッドのためのFMを開発するための重要な第一歩であると信じている。 このアプローチが、業界のニーズと現在のグリッド分析能力のギャップを埋めて、業界を最適なグリッド運用と計画に近づける方法を示します。

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