論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Real-Time Optimization of Pumps in Water Distribution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06460v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 15:13:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 23:11:00.803505
• Title: Deep Reinforcement Learning for Real-Time Optimization of Pumps in Water Distribution Systems
• Title（参考訳）: 配水システムにおけるポンプのリアルタイム最適化のための深層強化学習
• Authors: Gergely Hajgat\'o and Gy\"orgy Pa\'al and B\'alint Gyires-T\'oth
• Abstract要約: 深部強化学習は2つの配水システムにおけるポンプの制御器として提示される。 DRLエージェントが最高性能のベースラインに対して達成した総効率は0.98以上であり、スピードアップはそれに比べて約2倍である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time control of pumps can be an infeasible task in water distribution systems (WDSs) because the calculation to find the optimal pump speeds is resource-intensive. The computational need cannot be lowered even with the capabilities of smart water networks when conventional optimization techniques are used. Deep reinforcement learning (DRL) is presented here as a controller of pumps in two WDSs. An agent based on a dueling deep q-network is trained to maintain the pump speeds based on instantaneous nodal pressure data. General optimization techniques (e.g., Nelder-Mead method, differential evolution) serve as baselines. The total efficiency achieved by the DRL agent compared to the best performing baseline is above 0.98, whereas the speedup is around 2x compared to that. The main contribution of the presented approach is that the agent can run the pumps in real-time because it depends only on measurement data. If the WDS is replaced with a hydraulic simulation, the agent still outperforms conventional techniques in search speed.
• Abstract（参考訳）: 最適なポンプ速度を求める計算が資源集約的であるため、ポンプのリアルタイム制御は水流システム(wdss)では実現不可能である。 従来の最適化手法を使用する場合,スマートウォーターネットワークの能力によっても,計算ニーズを下げることはできない。 深部強化学習(DRL)は2つのWDSのポンプの制御装置として提供される。 デューリング深層qネットワークに基づくエージェントを訓練し、瞬時ノーダル圧力データに基づいてポンプ速度を維持する。 一般的な最適化手法(例えば、Nelder-Mead法、微分進化法)がベースラインとなる。 DRLエージェントが最高性能のベースラインに対して達成した総効率は0.98以上であり、スピードアップはそれに比べて約2倍である。 提案手法の主な貢献は, 測定データのみに依存するため, エージェントがポンプをリアルタイムに動作させることである。 WDSを油圧シミュレーションに置き換える場合、エージェントは依然として探索速度において従来の手法より優れている。

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