論文の概要: Multi-Stage Transmission Line Flow Control Using Centralized and
Decentralized Reinforcement Learning Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08430v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 19:54:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-18 14:27:05.946329
- Title: Multi-Stage Transmission Line Flow Control Using Centralized and
Decentralized Reinforcement Learning Agents
- Title（参考訳）: 集中分散強化学習エージェントを用いたマルチステージ伝送路フロー制御
- Authors: Xiumin Shang and Jinping Yang and Bingquan Zhu and Lin Ye and Jing
Zhang, Jianping Xu and Qin Lyu and Ruisheng Diao
- Abstract要約: 電力グリッドフロー制御問題はマルコフ決定過程(MDP)として定式化される
提案手法の有効性は、SGCC Zhejiang Electric Power Companyの電力グリッドの運用に使用される一連の実際の計画ケースで検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.371363189163314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Planning future operational scenarios of bulk power systems that meet
security and economic constraints typically requires intensive labor efforts in
performing massive simulations. To automate this process and relieve engineers'
burden, a novel multi-stage control approach is presented in this paper to
train centralized and decentralized reinforcement learning agents that can
automatically adjust grid controllers for regulating transmission line flows at
normal condition and under contingencies. The power grid flow control problem
is formulated as Markov Decision Process (MDP). At stage one, centralized soft
actor-critic (SAC) agent is trained to control generator active power outputs
in a wide area to control transmission line flows against specified security
limits. If line overloading issues remain unresolved, stage two is used to
train decentralized SAC agent via load throw-over at local substations. The
effectiveness of the proposed approach is verified on a series of actual
planning cases used for operating the power grid of SGCC Zhejiang Electric
Power Company.
- Abstract（参考訳）: 安全と経済的な制約を満たすバルク電力システムの将来の運用シナリオの計画には、通常、大規模なシミュレーションを行うために集中的な労力を要する。
このプロセスを自動化し, 技術者の負担を軽減するため, 本論文では, 送電線の流れを正常かつ緊急に制御するためのグリッドコントローラを自動調整する, 集中型・分散化された強化学習エージェントを訓練するための, 新たな多段階制御手法を提案する。
電力グリッドフロー制御問題はマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化される。
ステージ1では、集中型ソフトアクタークリティカル(SAC)エージェントが訓練され、広範囲の発電機のアクティブ出力を制御し、特定のセキュリティ限界に対する送信ラインフローを制御する。
ラインオーバーロードの問題が未解決のままである場合、ステージ2はローカルサブステーションでの負荷スローオーバーを通じて分散SACエージェントのトレーニングに使用される。
提案手法の有効性は、SGCC Zhejiang Electric Power Companyの電力グリッドの運用に使用される一連の実際の計画ケースで検証される。
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