High percentage penetrations of renewable energy generations introduce significant uncertainty into power systems. It requires grid operators to solve alternative current optimal power flow (AC-OPF) problems more frequently for economical and reliable operation in both transmission and distribution grids. In this paper, we develop a Deep Neural Network (DNN) approach, called DeepOPF, for solving AC-OPF problems in a fraction of the time used by conventional solvers. A key difficulty for applying machine learning techniques for solving AC-OPF problems lies in ensuring that the obtained solutions respect the equality and inequality physical and operational constraints. Generalized the 2-stage procedure in [1], [2], DeepOPF first trains a DNN model to predict a set of independent operating variables and then directly compute the remaining dependable ones by solving power flow equations. Such an approach not only preserves the power-flow balance equality constraints but also reduces the number of variables to predict by the DNN, cutting down the number of neurons and training data needed. DeepOPF then employs a penalty approach with a zero-order gradient estimation technique in the training process to preserve the remaining inequality constraints. As another contribution, we drive a condition for tuning the size of the DNN according to the desired approximation accuracy, which measures the DNN generalization capability. It provides theoretical justification for using DNN to solve the AC-OPF problem. Simulation results of IEEE 30/118/300-bus and a synthetic 2000-bus test cases show that DeepOPF speeds up the computing time by up to two orders of magnitude as compared to a state-of-the-art solver, at the expense of $<$0.1% cost difference.


翻译:可再生能源一代的高百分比渗透给电力系统带来巨大的不确定性。 它要求电网运营商解决当前替代最佳电流(AC-OPF)的替代最佳电流(AC-OPF)问题,更经常地在传输和分配网中进行经济和可靠的操作。 在本文中,我们开发了深神经网络(DNN)方法,称为DeepOPF,在传统解决者使用的一小部分时间里解决AC-OPF问题。应用机器学习技术解决AC-OPF问题的关键困难在于确保获得的解决方案尊重深度平等和不平等的物理和业务限制。在[1,[2]中, DeepOPF首先培训了二级程序,以预测一套独立的操作变量,然后通过解决电流方程式等方程式直接计算其余的可靠变量。 这种方法不仅保留了电力流平衡的平等制约,而且还减少了需要由DNNU预测的变量数量,减少了所需的神经元和培训数据的数量。 深OPF随后在培训过程中采用了一种惩罚方法,即采用零级梯度估算技术,以保持其余的不平等成本限制。 相对于另外一种贡献,我们用D-OP-NF的精确度测试结果将一个条件调整了D-NF的精确度,将一个条件调整了D-NF的大小,将D- NUR的精确度调整为D- calalalalal的值的值的大小,它作为一个条件的基值为D- crealal calal calal化为条件,它作为一个条件,它为D- c。

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