マイクロソフトは、送電網における交流最適潮流（AC-OPF）問題を解決するための小型ファンデーションモデルGridSFMを発表しました。このモデルはミリ秒単位でAC-OPFを近似し、年間最大200億ドルの混雑損失と3.4 TWhの再生可能エネルギー出力制限に直接対処します。
GridSFMは発電機の出力とコストを推定するだけでなく、完全な交流システム状態を生成するため、系統運用者は混雑、安定性、およびシステム全体の健全性を直接把握できます。これにより、コミュニティはデータやモデルをゼロから作成することなく、高度な電力グリッドシミュレーターや計画ツールを構築するための基盤を得られます。
電力グリッドは、需要の急増、再生可能エネルギー源の統合、輸送の電化、異常気象などにより、ますます負荷が増大しています。これらすべての課題に共通するのは、新しい条件下でグリッドを機能させる最適な動作点を見つけることです。AC-OPFを解くことは計算コストが高く、電力ユーティリティ規模のグリッドでは数時間かかる場合があり、少数のシナリオのみを正確に解くか、重要な物理を無視した近似に依存するかのトレードオフを強いられます。
GridSFMは、500から80,000母線までのグリッドをカバーする単一のニューラルネットワークで、この制限に対処します。標準的なAC-OPF入力を受け取り、動作点と実行可能性の判定を生成します。計算ボトルネックを取り除くことで、GridSFMは桁違いに多くのシナリオをリアルタイムで評価することを可能にし、より情報に基づいた意思決定を支援し、グリッド運用を受動的な対応から能動的な最適化へとシフトさせます。
今回のリリースでは2つのティアを提供します。GridSFM-Openは最大4,000母線の研究用グリッド、GridSFM-Premierは最大80,000母線のプロダクション用システム向けです。モデルはブロック構造の離散ニューラルオペレーターとして構築され、グリッドを有向グラフとして表現します。ソルバー監視と物理ベースの制約の両方を用いて訓練され、150以上のベースグリッドトポロジーと約50万のシナリオにわたって学習するため、記憶ではなく汎化が強制されます。54グリッドのテストシナリオで、GridSFM-Openの中央値コストギャップは2.23%でした。
GridSFMはDC近似法のドロップイン代替として設計されています。DC近似法と比較して、(1) 単独の出力コストで同等の精度、(2) 完全なACソルバーより1,000倍、DC近似法より約100倍高速、(3) 実際のAC動作点を生成し、従来の数値ソルバーのウォームスタートとして使用可能、という3つの利点があります。また、GridSFMはシナリオごとのストレススコアを提供し、実行可能性スクリーニングを可能にします。54グリッドのテストシナリオでは、各クラスで90%以上の精度を達成しています。