[논문 리뷰] A Review of Graph Neural Networks and Their Applications in Power Systems

Wenlong Liao, Birgitte Bak‐Jensen외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 25.

Advanced Graph Neural Networks참고 문헌 103인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 그래프 신경망(GNN)과 전력 시스템에서의 응용을 조사하고, GNN 패러다임과 고장 분석, 시계열 예측, 전력 흐름 계산, 데이터 생성과 같은 주요 작업을 요약한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 전력 시스템에서 비유클리드형 그래프 구조 데이터를 다루는 동기를 제시한다.
• 고전적 GNN 패러다임(예: 그래프 컨볼루션 네트워크)과 전력 시스템에의 적용 가능성에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
• 고장 분석, 시계열 예측, 전력 흐름 계산, 데이터 생성 등 GNN의 전력 시스템 주요 응용을 검토합니다.
• 전력 시스템에 GNN을 적용하는 데의 주요 문제점과 새로운 연구 동향을 논의합니다.

제안 방법

• 고전적 GNN 구조와 그래프 구조 데이터에 대한 그들의 적응을 요약한다.
• 전력 시스템에서의 GNN 기반 응용(고장 시나리오, 시계열, 전력 흐름, 데이터 생성을) 분류하고 검토한다.
• 전력 시스템용 GNN의 도전과제, 한계 및 잠재적 연구 방향을 강조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전력 시스템에 가장 관련성이 높은 그래프 신경망 패러다임은 무엇인가?
• RQ2 전력 시스템에서 고장 시나리오 분석, 시계열 예측, 전력 흐름 계산, 데이터 생성을 위해 GNN이 어떻게 적용되는가?
• RQ3 전력 시스템에 GNN을 적용하는 데의 주요 문제점과 연구 동향은 무엇인가?

주요 결과

• 본 논문은 GNN과 그 구조에 대한 포괄적 개요를 제공하며, 그래프 컨볼루션 네트워크에 초점을 둔다.
• 전력 시스템에서의 주요 응용을 검토하며, 고장 시나리오 분석, 시계열 예측, 전력 흐름 계산, 데이터 생성 등을 포함한다.
• 전력 시스템에서 GNN과 관련된 주요 이슈와 연구 동향을 논의한다.