On-Meter Graph Machine Learning: A Case Study of PV Power Forecasting for Grid Edge Intelligence

Dieses Papier beschreibt den Einsatz von Graphen-neuronalen Netzen (GNNs) zur Vorhersage der Photovoltaik-Leistung auf Edge-Intelligenten Zählern in einem Mikronetz. Es untersucht das Training und die Bereitstellung von GCN- und GraphSAGE-Modellen, einschließlich eines angepassten ONNX-Operators, anhand einer Fallstudie mit realen Daten, die eine erfolgreiche Ausführung auf Smart Metern zeigt.