IBM Research, bersama mitra termasuk Brookhaven National Laboratory dan Hydro-Québec, telah merilis GENCO, pemecah korektif neural geometrik sumber terbuka untuk analisis grid keadaan tunak. Rilis ini merupakan bagian dari proyek OpenGridFM yang dihosting oleh Linux Foundation Energy (LF Energy) dan menyertakan GridFM Development Framework untuk memfasilitasi pembangunan dan pengujian pembanding pemecah grid neural.
- GENCO menyatukan tugas aliran daya, aliran daya optimal, dan estimasi keadaan ke dalam satu model menggunakan tulang punggung transformer graf heterogen.
- Pemecah ini memberikan percepatan hingga 30 kali lebih cepat dibandingkan pemecah AC Newton-Raphson untuk aliran daya dan hingga 85 kali lebih cepat dibandingkan pemecah titik interior untuk aliran daya optimal.
- GENCO mempertahankan akurasi yang sebanding dengan aproksimasi DC sambil memulihkan variabel grid lengkap seperti magnitudo tegangan, dengan residual median sekitar 3 kali lebih rendah dalam skenario kontinjensi orde tinggi.
- GridFM Development Framework menyediakan dataset sumber terbuka berisi 4 juta contoh, alat generasi data, dan lingkungan low-code untuk pelatihan dan pengujian pembanding.
- Model ini divalidasi pada data SCADA dunia nyata dari jaringan transmisi 1.200-bus milik Hydro-Québec selama satu tahun penuh.
Rilis ini bertujuan menyediakan operator dan perencana grid dengan alat yang mampu mengevaluasi ribuan atau jutaan kasus aliran daya kronologis dengan kecepatan belum pernah terjadi sebelumnya, mengatasi hambatan komputasi yang disebabkan oleh integrasi energi terbarukan yang meningkat dan beban yang didorong oleh AI.