本論文は、AC最適電力流れ(AC-OPF)問題の双対問題に対する機械学習ベースの近似手法を提案している。
まず、AC-OPFの二次錐緩和問題とその双対問題を紹介する。次に、提案する双対円錐近似(DCP)アーキテクチャを説明する。DCPは、独立変数の予測と従属変数の完成という2つのステップから成る。独立変数の予測では、物理的および位相角に関する双対変数の一部を予測する。従属変数の完成では、残りの双対変数を双対feasibility条件を満たすように計算する。これにより、DCPは有効な双対境界を提供できる。
提案手法は、自己教師あり学習スキームを用いて訓練される。これにより、高コストなデータ生成を必要としない。
大規模電力系統に対する数値実験の結果、提案手法は効率的かつスケーラブルであり、コーン最適化ソルバーと比較して高品質な認証双対境界を提供することが示された。
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Guancheng Qi... ב- arxiv.org 03-27-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.02969.pdfשאלות מעמיקות