基于图神经网络的可再生电力系统动态稳定性分析
机器学习
2023-01-25 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
为缓解气候变化，需提高可再生能源占比。可再生能源因生产去中心化、惯性降低及波动性，给电网带来新挑战。高比例可再生能源可持续电网的运行需要新方法来分析其动态稳定性。我们提供了合成电网动态稳定性的新数据集，并发现图神经网络（GNNs）仅从拓扑信息预测高度非线性目标时出奇地有效。为说明扩展到实际规模电网的潜力，我们在德克萨斯电网模型上展示了成功的预测。
引用
@article{arxiv.2212.11130,
title = {Towards dynamic stability analysis of sustainable power grids using graph neural networks},
author = {Christian Nauck and Michael Lindner and Konstantin Schürholt and Frank Hellmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11130},
year = {2023}
}
备注
main section: 4 pages, 3 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2206.06369