論文の概要: MoE-GraphSAGE-Based Integrated Evaluation of Transient Rotor Angle and Voltage Stability in Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08610v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.13992
• Title: MoE-GraphSAGE-Based Integrated Evaluation of Transient Rotor Angle and Voltage Stability in Power Systems
• Title（参考訳）: MoE-GraphSAGEによる電力系統の過渡回転子角度と電圧安定性の総合評価
• Authors: Kunyu Zhang, Guang Yang, Fashun Shi, Shaoying He, Yuchi Zhang,
• Abstract要約: 再生可能エネルギー電力電子機器の大規模統合は、電力系統の安定性の複雑さを増している。 本稿では,統合TASとTVS評価のためのグラフニューラルネットワークフレームワークであるMoE-GraphSAGEを提案する。 IEEE 39-busシステムによる実験結果から,MoE-GraphSAGEの精度と効率性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578821777814252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The large-scale integration of renewable energy and power electronic devices has increased the complexity of power system stability, making transient stability assessment more challenging. Conventional methods are limited in both accuracy and computational efficiency. To address these challenges, this paper proposes MoE-GraphSAGE, a graph neural network framework based on the MoE for unified TAS and TVS assessment. The framework leverages GraphSAGE to capture the power grid's spatiotemporal topological features and employs multi-expert networks with a gating mechanism to model distinct instability modes jointly. Experimental results on the IEEE 39-bus system demonstrate that MoE-GraphSAGE achieves superior accuracy and efficiency, offering an effective solution for online multi-task transient stability assessment in complex power systems.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーと電力電子機器の大規模な統合により、電力系統の安定性の複雑さが増し、過渡的安定性の評価がより困難になった。 従来の手法は精度と計算効率の両方に制限されている。 これらの課題に対処するため,本研究では,統合TASとTVS評価のためのMoEに基づくグラフニューラルネットワークフレームワークであるMoE-GraphSAGEを提案する。 このフレームワークは、GraphSAGEを活用して電力グリッドの時空間的特徴をキャプチャし、異なる不安定モードを同時にモデル化するためのゲーティング機構を備えたマルチエキスパートネットワークを使用する。 IEEE 39-busシステムによる実験結果から,MoE-GraphSAGEの精度と効率性が向上し,複雑な電力系統におけるオンラインマルチタスク過渡安定性評価に有効な解が得られた。

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