論文の概要: Graph Attention Networks Unleashed: A Fast and Explainable Vulnerability Assessment Framework for Microgrids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00786v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 08:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:23:05.675388
• Title: Graph Attention Networks Unleashed: A Fast and Explainable Vulnerability Assessment Framework for Microgrids
• Title（参考訳）: グラフアテンションネットワークが公開 - マイクログリッドの高速かつ説明可能な脆弱性評価フレームワーク
• Authors: Wei Liu, Tao Zhang, Chenhui Lin, Kaiwen Li, Rui Wang,
• Abstract要約: 独立したマイクログリッドは、孤立した島や戦場での戦闘のようなシナリオにおいて、分散型エネルギー資源と負荷を組み合わせることで、電力供給に不可欠である。 従来のモンテカルロシミュレーション(MCS)法は計算に高価で時間を要する。 本研究では,自己注意プールにより強化されたグラフアテンションネットワークとMCSを統合した,高速かつ説明可能な脆弱性評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.988589054957313
• License:
• Abstract: Independent microgrids are crucial for supplying electricity by combining distributed energy resources and loads in scenarios like isolated islands and field combat. Fast and accurate assessments of microgrid vulnerability against intentional attacks or natural disasters are essential for effective risk prevention and design optimization. However, conventional Monte Carlo simulation (MCS) methods are computationally expensive and time-consuming, while existing machine learning-based approaches often lack accuracy and explainability. To address these challenges, this study proposes a fast and explainable vulnerability assessment framework that integrates MCS with a graph attention network enhanced by self-attention pooling (GAT-S). MCS generates training data, while the GAT-S model learns the structural and electrical characteristics of the microgrid and further assesses its vulnerability intelligently. The GAT-S improves explainability and computational efficiency by dynamically assigning attention weights to critical nodes. Comprehensive experimental evaluations across various microgrid configurations demonstrate that the proposed framework provides accurate vulnerability assessments, achieving a mean squared error as low as 0.001, real-time responsiveness within 1 second, and delivering explainable results.
• Abstract（参考訳）: 独立したマイクログリッドは、孤立した島や戦場での戦闘のようなシナリオにおいて、分散型エネルギー資源と負荷を組み合わせることで、電力供給に不可欠である。 意図的な攻撃や自然災害に対するマイクログリッドの脆弱性の迅速かつ正確な評価は、効果的なリスク予防と設計の最適化に不可欠である。 しかし、従来のモンテカルロシミュレーション(MCS)手法は計算に高価で時間を要するが、既存の機械学習ベースの手法では精度と説明性に欠けることが多い。 これらの課題に対処するため,本研究では,自己注意プール(GAT-S)により強化されたグラフアテンションネットワークとMCSを統合した,高速かつ説明可能な脆弱性評価フレームワークを提案する。 MCSはトレーニングデータを生成し、GAT-Sモデルはマイクログリッドの構造的および電気的特性を学習し、その脆弱性を知的に評価する。 GAT-Sは、注意重みを臨界ノードに動的に割り当てることで、説明可能性と計算効率を向上させる。 各種マイクログリッド構成の総合的な実験的評価により,提案手法が正確な脆弱性評価を行い,平均2乗誤差を0.001以下で達成し,1秒以内のリアルタイム応答性を実現し,説明可能な結果が得られることを示した。

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