A Perspective on Foundation Models for the Electric Power Grid

要約

現在、財団モデル (FM) がニュースの見出しを占めています。
彼らは高度な深層学習アーキテクチャを採用し、自己監視を通じて膨大なデータセットから構造情報を自律的に抽出します。
結果として得られる複雑なシステムとダイナミクスの豊富な表現は、多くの下流アプリケーションに適用できます。
したがって、FM は、エネルギー転換と気候変動によって課題を抱えている電力網での用途を見つけることができます。
この文書では、私たちは電力網に対する FM の可能性の開発を求め、その可能性を私たちが信じている理由を述べます。
変化するグリッドの課題の中で、彼らの強みと弱みを強調します。
私たちは、FM が多様な送電網データとトポロジーから学習することで変革的な機能を解き放ち、AI を活用して送電網の複雑さと不確実性を管理する方法を再定義する新しいアプローチの先駆者となる可能性があると主張します。
最後に、グラフ ニューラル ネットワークに基づいたパワー グリッド FM の概念、つまり GridFM について説明し、さまざまな下流タスクがどのように恩恵を受けるかを示します。

要約(オリジナル)

Foundation models (FMs) currently dominate news headlines. They employ advanced deep learning architectures to extract structural information autonomously from vast datasets through self-supervision. The resulting rich representations of complex systems and dynamics can be applied to many downstream applications. Therefore, FMs can find uses in electric power grids, challenged by the energy transition and climate change. In this paper, we call for the development of, and state why we believe in, the potential of FMs for electric grids. We highlight their strengths and weaknesses amidst the challenges of a changing grid. We argue that an FM learning from diverse grid data and topologies could unlock transformative capabilities, pioneering a new approach in leveraging AI to redefine how we manage complexity and uncertainty in the electric grid. Finally, we discuss a power grid FM concept, namely GridFM, based on graph neural networks and show how different downstream tasks benefit.

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