論文の概要: Global-Decision-Focused Neural ODEs for Proactive Grid Resilience Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18321v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 16:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:42.067984
• Title: Global-Decision-Focused Neural ODEs for Proactive Grid Resilience Management
• Title（参考訳）: アクティブグリッドレジリエンス管理のためのグローバル決定型ニューラルネットワーク
• Authors: Shuyi Chen, Ferdinando Fioretto, Feng Qiu, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,機能停止予測とグローバルに最適化された介入を統合するフレームワークPATOGを提案する。 提案手法は,空間的かつ時間的に整合性のある意思決定を保証し,予測精度と操作効率を両立させる。 合成および実世界のデータセットの実験では、停止予測一貫性とグリッドレジリエンスが大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.34345101758248
• License:
• Abstract: Extreme hazard events such as wildfires and hurricanes increasingly threaten power systems, causing widespread outages and disrupting critical services. Recently, predict-then-optimize approaches have gained traction in grid operations, where system functionality forecasts are first generated and then used as inputs for downstream decision-making. However, this two-stage method often results in a misalignment between prediction and optimization objectives, leading to suboptimal resource allocation. To address this, we propose predict-all-then-optimize-globally (PATOG), a framework that integrates outage prediction with globally optimized interventions. At its core, our global-decision-focused (GDF) neural ODE model captures outage dynamics while optimizing resilience strategies in a decision-aware manner. Unlike conventional methods, our approach ensures spatially and temporally coherent decision-making, improving both predictive accuracy and operational efficiency. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate significant improvements in outage prediction consistency and grid resilience.
• Abstract（参考訳）: 森林火災やハリケーンのような非常に危険な出来事は、電力系統を脅かし、広範囲の停電を引き起こし、重要なサービスを破壊している。 近年,システム機能予測が最初に生成され,下流の意思決定のインプットとして使用されるグリッドオペレーションにおいて,予測テーマ最適化アプローチが注目されている。 しかし、この2段階の手法は、しばしば予測と最適化の目的のミスアライメントをもたらし、最適なリソース割り当てにつながる。 そこで我々は,機能停止予測とグローバルに最適化された介入を統合するフレームワークPATOGを提案する。 その中核となるのが、GDF(Global-Decision- Focus)ニューラルODEモデルである。 従来の手法とは異なり,提案手法は空間的かつ時間的整合性のある意思決定を保証し,予測精度と操作効率を両立させる。 合成および実世界のデータセットの実験では、停止予測一貫性とグリッドレジリエンスが大幅に改善された。

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