[論文レビュー] A Review of Graph Neural Networks and Their Applications in Power Systems

Wenlong Liao, Birgitte Bak‐Jensen+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2021

Advanced Graph Neural Networks参考文献 103被引用数 26

ひとこと要約

この論文はグラフニューラルネットワーク（GNN）とその電力系統への応用を調査し、GNNのパラダイムと故障分析、時系列予測、潮流計算、データ生成などの主要タスクを要約します。

ABSTRACT

Deep neural networks have revolutionized many machine learning tasks in power systems, ranging from pattern recognition to signal processing. The data in these tasks is typically represented in Euclidean domains. Nevertheless, there is an increasing number of applications in power systems, where data are collected from non-Euclidean domains and represented as graph-structured data with high dimensional features and interdependency among nodes. The complexity of graph-structured data has brought significant challenges to the existing deep neural networks defined in Euclidean domains. Recently, many publications generalizing deep neural networks for graph-structured data in power systems have emerged. In this paper, a comprehensive overview of graph neural networks (GNNs) in power systems is proposed. Specifically, several classical paradigms of GNNs structures (e.g., graph convolutional networks) are summarized, and key applications in power systems, such as fault scenario application, time series prediction, power flow calculation, and data generation are reviewed in detail. Furthermore, main issues and some research trends about the applications of GNNs in power systems are discussed.

研究の動機と目的

• 非ユークリッド空間でグラフ構造データを電力系統で扱う動機付け。
• 古典的なGNNパラダイム（例：グラフ畳み込みネットワーク）とそれらの電力系統への適用可能性の包括的概説。
• 故障解析、時系列予測、潮流計算、データ生成を含むGNNsの電力系統への主要な応用をレビュー。
• GNNを電力系統へ適用する際の主な課題と新興研究動向を論じる。

提案手法

• 古典的なGNN構造とグラフ構造データへの適応を要約する。
• 電力系統のGNNベースのアプリケーション（故障シナリオ、時系列、潮流、データ生成）を分類・レビューする。
• 電力系統のGNNにおける課題、制限、潜在的な研究方向性を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電力系統に最も関連するグラフニューラルネットワークパラダイムは何か。
• RQ2 故障シナリオ分析、時系列予測、潮流計算、データ生成においてGNNは電力系統にどう適用されているか。
• RQ3 電力系統へGNNを適用する際の主な課題と研究動向は何か。

主な発見

• 本論文はGNNとその構造、特にグラフ畳み込みネットワークに焦点を当てた包括的な概要を提供する。
• 故障シナリオ分析、時系列予測、潮流計算、データ生成を含む電力系統の主要な応用をレビューする。
• 電力系統におけるGNNsに関する主な課題と研究動向を論じる。