이 논문은 동적 IR 강하 예측을 위한 새로운 접근법을 제안한다. 먼저, 전력 배전망 구조와 셀-배전망 관계를 효과적으로 표현할 수 있는 그래프 구조인 PDNGraph를 소개한다. 이를 바탕으로 병렬 구조의 GNN-CNN 네트워크인 PDNNet을 제안한다. GNN 브랜치는 PDNGraph를 활용하여 배전망 특성을 학습하고, CNN 브랜치는 동적 IR 강하 변화를 포착한다. 실험 결과, PDNNet은 기존 CNN 기반 방법보다 최대 39.3%의 예측 오차 감소와 545배 빠른 추론 속도를 달성하여 우수한 성능을 보였다.
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by Yuxiang Zhao... at arxiv.org 03-28-2024
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