論文の概要: Constrained Diffusion Models for Synthesizing Representative Power Flow Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11281v2
• Date: Mon, 25 Aug 2025 04:22:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 14:31:50.731552
• Title: Constrained Diffusion Models for Synthesizing Representative Power Flow Datasets
• Title（参考訳）: 代表的潮流データセットの合成のための制約付き拡散モデル
• Authors: Milad Hoseinpour, Vladimir Dvorkin,
• Abstract要約: 電力システムの機械学習モデルのトレーニングには、高品質な電力フローデータセットが不可欠である。 セキュリティとプライバシーに関する懸念は、現実世界のデータへのアクセスを制限する。 本研究では,実世界の電力グリッドから合成電力フローデータセットを生成する拡散モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: High-quality power flow datasets are essential for training machine learning models in power systems. However, security and privacy concerns restrict access to real-world data, making statistically accurate and physically consistent synthetic datasets a viable alternative. We develop a diffusion model for generating synthetic power flow datasets from real-world power grids that both replicate the statistical properties of the real-world data and ensure AC power flow feasibility. To enforce the constraints, we incorporate gradient guidance based on the power flow constraints to steer diffusion sampling toward feasible samples. For computational efficiency, we further leverage insights from the fast decoupled power flow method and propose a variable decoupling strategy for the training and sampling of the diffusion model. These solutions lead to a physics-informed diffusion model, generating power flow datasets that outperform those from the standard diffusion in terms of feasibility and statistical similarity, as shown in experiments across IEEE benchmark systems.
• Abstract（参考訳）: 電力システムの機械学習モデルのトレーニングには、高品質な電力フローデータセットが不可欠である。 しかし、セキュリティとプライバシに関する懸念は現実世界のデータへのアクセスを制限し、統計的に正確で物理的に一貫した合成データセットが有効な代替手段となる。 本研究では,実世界の電力グリッドから合成電力フローデータセットを生成する拡散モデルを構築し,実世界のデータの統計的特性を再現し,交流電力フローの実現性を確保する。 この制約を強制するために、電力フロー制約に基づく勾配ガイダンスを組み込んで、実効性のあるサンプルに対するスタイア拡散サンプリングを行う。 計算効率向上のために, 高速脱結合電力流法の知見を更に活用し, 拡散モデルのトレーニングとサンプリングのための可変脱結合戦略を提案する。 これらの解は物理インフォームド拡散モデルに導かれ、IEEEベンチマークシステムにおける実験で示されているように、標準拡散法と統計的類似性の観点から、標準拡散法より優れたパワーフローデータセットを生成する。

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