IBM Research, en collaboration avec des partenaires dont le Brookhaven National Laboratory et Hydro-Québec, a publié GENCO, un solveur correctif géométrique neuronal open-source pour l'analyse de l'état stationnaire du réseau. Cette publication s'inscrit dans le cadre du projet OpenGridFM hébergé par Linux Foundation Energy (LF Energy) et inclut le GridFM Development Framework pour faciliter la construction et l'évaluation des solveurs neuronaux de réseau.
- GENCO unifie les tâches d'écoulement de puissance, d'écoulement de puissance optimal et d'estimation d'état en un seul modèle utilisant une architecture de base de transformateur à hétérogène graph.
- Le solveur offre des accélérations jusqu'à 30 fois plus rapides que les solveurs AC Newton-Raphson pour l'écoulement de puissance et jusqu'à 85 fois plus rapides que les solveurs par point intérieur pour l'écoulement de puissance optimal.
- GENCO maintient une précision comparable aux approximations DC tout en récupérant les variables complètes du réseau telles que les amplitudes de tension, avec des résidus médians environ 3 fois inférieurs dans les scénarios de contingence d'ordre élevé.
- Le GridFM Development Framework fournit des jeux de données ouverts de 4 millions d'instances, des outils de génération de données et des environnements low-code pour l'entraînement et l'évaluation.
- Le modèle a été validé sur des données SCADA réelles du réseau de transmission à 1 200 nœuds d'Hydro-Québec sur une année complète.
Cette publication vise à fournir aux opérateurs et planificateurs de réseaux un outil capable d'évaluer des milliers ou des millions de cas chronologiques d'écoulement de puissance à une vitesse sans précédent, en répondant aux goulots d'étranglement computationnels causés par l'intégration croissante des énergies renouvelables et la charge pilotée par l'IA.