論文の概要: Residual-Informed Learning of Solutions to Algebraic Loops

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09317v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 12:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.897106
• Title: Residual-Informed Learning of Solutions to Algebraic Loops
• Title（参考訳）: 代数ループに対する解の残差インフォームド学習
• Authors: Felix Brandt, Andreas Heuermann, Philip Hannebohm, Bernhard Bachmann,
• Abstract要約: フィードフォワードニューラルネットワークは、損失関数における代数ループの残差(エラー)を用いて訓練される。 このトレーニング戦略は曖昧な解の問題も解決し、サロゲートが一貫した解に収束することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.153071884007078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a residual-informed machine learning approach for replacing algebraic loops in equation-based Modelica models with neural network surrogates. A feedforward neural network is trained using the residual (error) of the algebraic loop directly in its loss function, eliminating the need for a supervised dataset. This training strategy also resolves the issue of ambiguous solutions, allowing the surrogate to converge to a consistent solution rather than averaging multiple valid ones. Applied to the large-scale IEEE 14-Bus system, our method achieves a 60% reduction in simulation time compared to conventional simulations, while maintaining the same level of accuracy through error control mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,方程式ベースモデルにおける代数ループをニューラルネットワークサロゲートに置き換えるための残差インフォームド機械学習手法を提案する。 フィードフォワードニューラルネットワークは、損失関数の代数ループの残留(エラー)を直接使用してトレーニングされ、教師付きデータセットが不要になる。 このトレーニング戦略はまた、曖昧な解の問題を解決し、サロゲートが複数の有効な解を平均化するのではなく、一貫した解に収束できるようにする。 大規模なIEEE 14-Busシステムに適用し,従来のシミュレーションに比べてシミュレーション時間の60%削減を実現し,誤差制御機構を通じて同じレベルの精度を維持した。

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