[论文解读] Verification and Validation of Physics-Informed Surrogate Component Models for Dynamic Power-System Simulation

Petros Ellinas, Indrajit Chaudhuri+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2026

Model Reduction and Neural Networks被引用 0

一句话总结

该论文为嵌入在微分代数电力系统仿真中的物理信息化代理组件模型提出了仿真器级的验证与验证框架，推导了一个有限时域界限，将接口误差与系统耦合敏感性联系起来，并以对同步机模型的物理信息化神经网络代理进行演示。

ABSTRACT

Physics-informed machine learning surrogates are increasingly explored to accelerate dynamic simulation of generators, converters, and other power grid components. The key question, however, is not only whether a surrogate matches a stand-alone component model on average, but whether it remains accurate after insertion into a differential-algebraic simulator, where the surrogate outputs enter the algebraic equations coupling the component to the rest of the system. This paper formulates that in-simulator use as a verification and validation (V\&V) problem. A finite-horizon bound is derived that links allowable component-output error to algebraic-coupling sensitivity, dynamic error amplification, and the simulation horizon. Two complementary settings are then studied: model-based verification against a reference component solver, and data-based validation through conformal calibration of the component-output variables exchanged with the simulator. The framework is general, but the case study focuses on physics-informed neural-network surrogates of second-, fourth-, and sixth-order synchronous-machine models. Results show that good stand-alone surrogate accuracy does not by itself guarantee accurate in-simulator behavior, that the largest discrepancies concentrate in stressed operating regions, and that small equation residuals do not necessarily imply small state-trajectory errors.

研究动机与目标

• 在基于DAE的电力系统仿真器中，将动态组件替换为代理后，证明需要实现仿真器级别的精度。
• 推导一个有限时域界限，将可允许的组件输出误差与代数耦合敏感性和动态误差放大联系起来。
• 提供结合可微 Worst-case 搜索与保形标定的验证与验证方法学。
• 在第二阶、第四阶和第六阶同步机模型的物理信息化神经网络代理上演示该框架。

提出的方法

• 在微分-代数电力系统模型中嵌入代理，并定义与仿真器交换的接口变量。
• 推导一个有限时域界限，利用代数映射和动力学的 Lipschitz 常数在给定接口误差界限时证明仿真器级误差。
• 使用可微的 Worst-case 搜索（基于梯度）进行基于模型的验证，并使用保形标定对接口变量进行基于数据的验证。
• 将该框架应用于 SM2、SM4、SM6 同步机模型的 PIML 代理，并分析误差最大的来源。

实验结果

研究问题

• RQ1 在给定接口变量界的前提下，代理组件模型在仿真器内使用时何时足够准确？
• RQ2 代数耦合敏感性和动态放大如何影响代理的仿真器级误差？
• RQ3 验证（基于模型）和验证（基于数据）是否能共同认证在 DAE 电力系统仿真器中的代理部署？
• RQ4 在受损工况区域和不同机阶模型下，物理信息化代理会出现哪些失效模式？

主要发现

• 推导出一个有限时域接受界，连接允许的组件输出误差、耦合敏感性、动态放大和时域。
• 良好独立代理的精度并不保证在仿真器中的行为同样准确。
• 最大差异集中在受损工况区域和接近工况边界处。
• 残差方程的满足不一定意味着仿真中状态轨迹误差很小。
• 通过保形标定对接口变量进行验证，可以界定与仿真相关的误差并将其与定理1联系起来。