Collaborative Research: Physics Informed Real-time Optimal Power Flow
合作研究:基于物理的实时最佳潮流
基本信息
- 批准号:2242931
- 负责人:
- 金额:$ 22.5万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-07-01 至 2023-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This NSF project aims to develop a physics-informed real-time optimal power flow model using machine learning techniques to address the gap in providing close to optimal solutions for power plant outputs while considering practical dynamical constraints to avoid frequency fluctuations and grid instabilities. The intellectual merits of the project include developing techniques to integrate physical and dynamical principles in machine learning pipelines and methods to ensure scalable and reliable solutions to optimal power flow problems. The broader impacts of the project include significant long-term impacts on power grids, reducing carbon emissions and increasing grid reliability, especially under extreme weather, increased demand, and uncertainty from intermittent generation. The PIs will also engage with national laboratories and non-profit organizations to ensure that the developed model is accessible and usable by the broader community, including utilities, policymakers, and researchers. Furthermore, the project will provide opportunities for training and education in the intersection of physics, engineering, and machine learning, thereby contributing to the development of a skilled workforce in the field of energy and sustainability.The project makes four key scientific and engineering contributions: (1) Advancements in combining physics-informed neural networks with conventional feed-forward neural networks to predict solutions to optimal power flow problems in real-time, pursuing dynamic stability while also optimality. (2) Novel approaches of ensuring constraint satisfaction in the learned embedding. (3) Investigation of techniques to ensure scalability of training to large, realistically-sized networks. (4) Pursuit of model robustness by assessing model performance under measurement noise and analyzing model reliability to develop insights into high-quality approximations of the optimal power flow problem. The proposed model holds the promise to expedite the adoption of increased renewable energy into the power grid, reducing curtailment resulting from stability concerns and suboptimalities resulting from conventional heuristic droop control.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这个NSF项目旨在利用机器学习技术开发一个物理信息实时最优潮流模型,以解决在为发电厂输出提供接近最优解决方案方面的差距,同时考虑实际的动态约束,以避免频率波动和电网不稳定。该项目的智力优势包括开发技术,将物理和动态原理集成到机器学习管道和方法中,以确保可扩展和可靠的解决方案来解决最优潮流问题。该项目的更广泛影响包括对电网的重大长期影响,减少碳排放和提高电网可靠性,特别是在极端天气,需求增加和间歇性发电的不确定性下。pi还将与国家实验室和非营利组织合作,以确保开发的模型可被更广泛的社区访问和使用,包括公用事业、政策制定者和研究人员。此外,该项目将为物理、工程和机器学习交叉领域的培训和教育提供机会,从而为能源和可持续发展领域的熟练劳动力的发展做出贡献。该项目做出了四个关键的科学和工程贡献:(1)将物理信息神经网络与传统前馈神经网络结合起来,实时预测最优潮流问题的解决方案,追求动态稳定性和最优性。(2)学习嵌入中保证约束满足的新方法。(3)研究确保训练可扩展性的技术,以适应大型、实际规模的网络。(4)通过评估模型在测量噪声下的性能和分析模型可靠性来追求模型的鲁棒性,从而深入了解最优潮流问题的高质量近似。提出的模型有望加快可再生能源进入电网的速度,减少因稳定性问题而导致的弃电和传统启发式下垂控制导致的次优。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Gradient-enhanced physics-informed neural networks for power systems operational support
用于电力系统运行支持的梯度增强物理信息神经网络
- DOI:10.1016/j.epsr.2023.109551
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:3.9
- 作者:Mohammadian, Mostafa;Baker, Kyri;Fioretto, Ferdinando
- 通讯作者:Fioretto, Ferdinando
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Ferdinando Fioretto其他文献
Solving DCOPs with Distributed Large Neighborhood Search
通过分布式大邻域搜索解决 DCOP
- DOI:
- 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Ferdinando Fioretto;A. Dovier;Enrico Pontelli;W. Yeoh;R. Zivan - 通讯作者:
R. Zivan
Constrained-Based Differential Privacy: Releasing Optimal Power Flow Benchmarks Privately - Releasing Optimal Power Flow Benchmarks Privately
基于约束的差分隐私:私下发布最优潮流基准 - 私下发布最优潮流基准
- DOI:
10.1007/978-3-319-93031-2_15 - 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:6.6
- 作者:
Ferdinando Fioretto;Pascal Van Hentenryck - 通讯作者:
Pascal Van Hentenryck
Personalized Privacy Auditing and Optimization at Test Time
测试时的个性化隐私审核和优化
- DOI:
10.48550/arxiv.2302.00077 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Cuong Tran;Ferdinando Fioretto - 通讯作者:
Ferdinando Fioretto
A Large Neighboring Search Schema for Multi-agent Optimization
用于多智能体优化的大型邻近搜索模式
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Khoi D. Hoang;Ferdinando Fioretto;W. Yeoh;Enrico Pontelli;R. Zivan - 通讯作者:
R. Zivan
Proactive Dynamic DCOPs
主动动态 DCOP
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Khoi Hoang;Ferdinando Fioretto;Ping Hou;Makoto Yokoo;William Yeoh;Roie Zivan - 通讯作者:
Roie Zivan
Ferdinando Fioretto的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Ferdinando Fioretto', 18)}}的其他基金
Collaborative Research: RI: Small: Deep Constrained Learning for Power Systems
合作研究:RI:小型:电力系统的深度约束学习
- 批准号:
2345528 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: RI: Small: End-to-end Learning of Fair and Explainable Schedules for Court Systems
合作研究:RI:小型:法院系统公平且可解释的时间表的端到端学习
- 批准号:
2232054 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Travel: Doctoral Consortium at the 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
旅行:博士联盟出席第 22 届自主代理和多代理系统国际会议
- 批准号:
2246464 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SaTC: CORE: Small: Privacy and Fairness in Critical Decision Making
协作研究:SaTC:核心:小型:关键决策中的隐私和公平
- 批准号:
2345483 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Physics Informed Real-time Optimal Power Flow
合作研究:基于物理的实时最佳潮流
- 批准号:
2334448 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Travel: Doctoral Consortium at the 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
旅行:博士联盟出席第 22 届自主代理和多代理系统国际会议
- 批准号:
2334707 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
CAREER: End-to-end Constrained Optimization Learning
职业:端到端约束优化学习
- 批准号:
2401285 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: RI: Small: End-to-end Learning of Fair and Explainable Schedules for Court Systems
合作研究:RI:小型:法院系统公平且可解释的时间表的端到端学习
- 批准号:
2334936 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
CAREER: End-to-end Constrained Optimization Learning
职业:端到端约束优化学习
- 批准号:
2143706 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: SaTC: CORE: Small: Privacy and Fairness in Critical Decision Making
协作研究:SaTC:核心:小型:关键决策中的隐私和公平
- 批准号:
2133169 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
新能源汽车压铸铝电池箱体多物理场智能协同制造关键技术研究及应用
- 批准号:
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于多物理场协同的旋涡泵空化-漩涡强耦合机制及性能优化研究
- 批准号:
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于物理-智能融合的台风多星协同风场重建技术及应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
物理信息与数据约束协同驱动的光纤复合架空地线双重非线性系统参数智能反演与不确定性量化研究
- 批准号:
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
多元协同物理建模的失谐叶盘耦合疲劳动态可靠性设计方法研究
- 批准号:24ZR1421700
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于人工智能的飞秒激光实现角膜交联:数据孪生与物理
建模的协同优化及治疗屈光不正模型的研究与应用
- 批准号:2024JJ9037
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
信息物理系统协同与性能优化方法研究
- 批准号:62463024
- 批准年份:2024
- 资助金额:33 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
基于间接通讯的信息物理网络分布式安全协同控制研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于热电力协同调控的食管穿越式适形热物理治疗理论与方法研究
- 批准号:52306105
- 批准年份:2023
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
多物理协同实现超宽光谱探测器及光谱响应机理研究
- 批准号:12374392
- 批准年份:2023
- 资助金额:53.00 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
Collaborative Research: CyberTraining: Implementation: Medium: Training Users, Developers, and Instructors at the Chemistry/Physics/Materials Science Interface
协作研究:网络培训:实施:媒介:在化学/物理/材料科学界面培训用户、开发人员和讲师
- 批准号:
2321102 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: CyberTraining: Implementation: Medium: Training Users, Developers, and Instructors at the Chemistry/Physics/Materials Science Interface
协作研究:网络培训:实施:媒介:在化学/物理/材料科学界面培训用户、开发人员和讲师
- 批准号:
2321103 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Conference: Great Lakes Mathematical Physics Meetings 2024-2025
合作研究:会议:2024-2025 年五大湖数学物理会议
- 批准号:
2401257 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: From Courses to Careers - Addressing Ableism in Physics through Faculty-Student Partnerships
合作研究:从课程到职业——通过师生合作解决物理学能力歧视问题
- 批准号:
2336368 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: From Courses to Careers - Addressing Ableism in Physics through Faculty-Student Partnerships
合作研究:从课程到职业——通过师生合作解决物理学能力歧视问题
- 批准号:
2336367 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Improving Upper Division Physics Education and Strengthening Student Research Opportunities at 14 HSIs in California
合作研究:改善加州 14 所 HSI 的高年级物理教育并加强学生研究机会
- 批准号:
2345092 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Conference: Great Lakes Mathematical Physics Meetings 2024-2025
合作研究:会议:2024-2025 年五大湖数学物理会议
- 批准号:
2401258 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: CyberTraining: Implementation: Medium: Training Users, Developers, and Instructors at the Chemistry/Physics/Materials Science Interface
协作研究:网络培训:实施:媒介:在化学/物理/材料科学界面培训用户、开发人员和讲师
- 批准号:
2321104 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Improving Upper Division Physics Education and Strengthening Student Research Opportunities at 14 HSIs in California
合作研究:改善加州 14 所 HSI 的高年级物理教育并加强学生研究机会
- 批准号:
2345093 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: WoU-MMA: Understanding the Physics and Electromagnetic Counterparts of Neutrino Blazars with Numerical Simulations
合作研究:WoU-MMA:通过数值模拟了解中微子耀变体的物理和电磁对应物
- 批准号:
2308090 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant