PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks

要約

送電網は、現代社会にとって極めて重要なインフラであり、それゆえ、さまざまな条件や故障のもとで運用されるように設計されている。現在進行中のエネルギー転換は、意思決定者や系統運用者に新たな課題を突きつけている。そのため、信頼性の高い運用を保証するために、グリッド解析アルゴリズムを開発する必要があります。これらの重要なツールには、パワーフロー解析とシステム・セキュリティ解析が含まれ、いずれも効果的な運用と戦略的プランニングに必要である。文献レビューによると、これらの分析を効果的に行う機械学習（ML）モデルが増加傾向にある。特に、グラフニューラルネットワーク（GNN）は、電力網のグラフベースの構造のため、このようなアプリケーションで際立っている。しかし、電力網アプリケーションにおけるMLモデルの学習やベンチマークに利用できるグラフデータセットは、一般に公開されていない。まず、我々はPowerGraphを紹介する。PowerGraphは、i)電力フロー、ii)最適電力フロー、iii)電力網のカスケード故障解析のためのGNN仕立てのデータセットから構成される。第二に、カスケード故障解析の根拠となる説明を提供する。最後に、ノードレベルとグラフレベルのタスクと説明可能性について、GNN手法の完全なベンチマークを行う。全体として、PowerGraphは多様なタスクのための多面的なGNNデータセットであり、電力系統モデリングにおけるノードレベル、グラフレベルのタスクと説明可能性手法のための改良されたGNNモデルを開発するための貴重なリソースを提供する。データセットはhttps://figshare.com/articles/dataset/PowerGraph/22820534、コードはhttps://github.com/PowerGraph-Datasets。

要約(オリジナル)

Power grids are critical infrastructures of paramount importance to modern society and, therefore, engineered to operate under diverse conditions and failures. The ongoing energy transition poses new challenges for the decision-makers and system operators. Therefore, we must develop grid analysis algorithms to ensure reliable operations. These key tools include power flow analysis and system security analysis, both needed for effective operational and strategic planning. The literature review shows a growing trend of machine learning (ML) models that perform these analyses effectively. In particular, Graph Neural Networks (GNNs) stand out in such applications because of the graph-based structure of power grids. However, there is a lack of publicly available graph datasets for training and benchmarking ML models in electrical power grid applications. First, we present PowerGraph, which comprises GNN-tailored datasets for i) power flows, ii) optimal power flows, and iii) cascading failure analyses of power grids. Second, we provide ground-truth explanations for the cascading failure analysis. Finally, we perform a complete benchmarking of GNN methods for node-level and graph-level tasks and explainability. Overall, PowerGraph is a multifaceted GNN dataset for diverse tasks that includes power flow and fault scenarios with real-world explanations, providing a valuable resource for developing improved GNN models for node-level, graph-level tasks and explainability methods in power system modeling. The dataset is available at https://figshare.com/articles/dataset/PowerGraph/22820534 and the code at https://github.com/PowerGraph-Datasets.

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