44 개의 다른 알고리즘이 전력 흐름 최적화에서 어떻게 비교 되는가

링크 표

초록 및 1. 소개

2. 평가 된 방법

3. 기존 실험의 검토

4. 일반화 및 적용성 평가 및 4.1. 예측 및 응답 일반화

4.2. 다중 공선 성 및 4.3의 경우에 적용 가능성. 제로 예측 변수 적용 가능성

4.4. 일정한 예측 변수 적용 가능성 및 4.5. 정규화 적용 가능성

5. 수치 평가 및 5.1. 실험 설정

5.2. 평가 개요

5.3. 실패 평가

5.4. 정확도 평가

5.5. 효율성 평가

6. 열린 질문

7. 결론

부록 A 및 참조

2. 평가 된 방법

표 1은 44 개의 평가 된 방법을 열거하고, 각각의 상응하는 약어, 사용 된 훈련 알고리즘 및 사용 된 지원 기술에 대해 자세히 열거한다. 다음 사항은주의를 기울입니다.

먼저, 선형 제한된 프로그래밍 접근법의 경우, 이러한 제약 조건을 통합하는 부가 가치를 확인하기 위해 주요 제약, 예를 들어, 경계 제약, 커플 링 제약 조건 또는 구조 제약 조건이없는 이러한 방법을 평가합니다. 이러한 주요 제약 조건이 없더라도 결과 프로그래밍 모델은 서로 다른 지원 기술에 기인 한 것으로 인식하는 것이 중요합니다.

둘째,이 튜토리얼의 첫 번째 부분 [6] DPFL 연구의 모듈 식 특성을 보여 주며, 새로운 방법론을 구성하기 위해 다양한 기술의 조립에서 유연성을 강조합니다. 이 패러다임과 정렬하여, 우리는 DPFL 도메인 내에서 이전에 탐구되지 않은 몇 가지 방법을 소개하고이를 다음 비교 분석에 포함시킵니다. 이러한 접근법에는 Pseudoinverse가있는 최소 제곱, 주요 구성 요소 분석에 의해 강화 된 최소 제곱, Pseudoinverse가있는 일반화 된 최소 제곱 및 부분 최소 제곱의 클러스터링 기반 버전이 포함됩니다.[1]. 이러한 방법을 통합하는 목표는 모든 기존 기술에 대한“참신한/우월성”을 논쟁하는 것이 아니라는 것을 명확히하는 것이 중요합니다. 오히려, 우리는 뚜렷한 방법론을 고안하기 위해 기존의 경로에서 벗어날 수있는 용이성을 입증하려고합니다. 특히, 이러한 도입 방법 중 일부는 후속 평가에서 만족스러운 성능과 순위를 보여 주었다. 이러한 접근법의 불완전한 디자인 특성을 고려할 때,이 결과는 DPFL 연구에서 더 많은 발전을위한 높은 잠재력을 시사한다.

마지막으로, 우리의 평가는 또한 클래식 DC 모델, The Power Transfer Distribution Factor Model, Warm-Start 1 차 Taylor 근사 모델 ( 극지 좌표의 노드 전력 주입) 및 분리 된 선형 전력 흐름 모델 [7]. 이러한 PPFL 방법은 학업 연구 및 산업 관행에서 널리 인식되고 사용됩니다.

[1] 의사를 통합하기위한 최소 제곱 방법의 적응에서, 일반 최소 제곱 방법에 사용 된 종래의 반전 작동은 무어 – 페노 로즈 역으로 대체된다. 이 조정은 다중 공선 성 문제에 대한 방법의 탄력성을 향상 시키도록 설계되었습니다.

마찬가지로, 의사로 증가 된 일반화 된 최소 제곱 방법의 경우, 잘 알려진 실행 가능한 일반화 된 최소 제곱 방법의 초기 반복은 일반 최소 제곱 대신 의사 로버스를 사용하여 최소 제곱을 사용하도록 수정됩니다. 이 수정은 또한 다중 공선 성을 관리하는 방법의 능력을 강화하는 것을 목표로합니다.

클러스터링 기반 부분 최소 제곱의 경우,이 접근법은 클러스터링 기반 최소 제곱 방법론 내에서 일반 최소 제곱 성분을 대체하는 것과 관련이 있습니다 (파트 I에서 논의 된 바와 같이. [6]) 일반 부분 최소 제곱. 이 변화는 AC 전력 흐름의 고유 한 비선형 특성을 더 잘 수용하려고합니다.

주요 구성 요소 분석을 통해 최소 제곱에 대한 자세한 내용은 독자가 부록 A를 참조합니다.