論文の概要: A Graph Policy Network Approach for Volt-Var Control in Power Distribution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12073v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 16:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 17:04:42.440245
• Title: A Graph Policy Network Approach for Volt-Var Control in Power Distribution Systems
• Title（参考訳）: 配電系統におけるvolt-var制御のためのグラフポリシーネットワークアプローチ
• Authors: Xian Yeow Lee, Soumik Sarkar, Yubo Wang
• Abstract要約: ボルトバー制御(VVC)は、電力系統のアクチュエータを制御することで、健全な状態下での電力分配システムの運用の問題である。 本稿では、RLとグラフネットワークを組み合わせたフレームワークを提案し、グラフベースのポリシーの利点と限界について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.196936903669386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Volt-var control (VVC) is the problem of operating power distribution systems within healthy regimes by controlling actuators in power systems. Existing works have mostly adopted the conventional routine of representing the power systems (a graph with tree topology) as vectors to train deep reinforcement learning (RL) policies. We propose a framework that combines RL with graph neural networks and study the benefits and limitations of graph-based policy in the VVC setting. Our results show that graph-based policies converge to the same rewards asymptotically however at a slower rate when compared to vector representation counterpart. We conduct further analysis on the impact of both observations and actions: on the observation end, we examine the robustness of graph-based policy on two typical data acquisition errors in power systems, namely sensor communication failure and measurement misalignment. On the action end, we show that actuators have various impacts on the system, thus using a graph representation induced by power systems topology may not be the optimal choice. In the end, we conduct a case study to demonstrate that the choice of readout function architecture and graph augmentation can further improve training performance and robustness.
• Abstract（参考訳）: ボルトバー制御(VVC)は、電力系統のアクチュエータを制御することで、健全な状態下での電力分配システムの運用の問題である。 既存の研究では主に、パワーシステム(木トポロジーを持つグラフ)を深く強化学習(rl)ポリシーを訓練するベクトルとして表現する従来のルーチンが採用されている。 本稿では,RLとグラフニューラルネットワークを組み合わせたフレームワークを提案し,VVC設定におけるグラフベースのポリシのメリットと限界について検討する。 その結果、グラフベースのポリシーは漸近的に同じ報酬に収束するが、ベクトル表現よりも遅い速度で収束することが示された。 我々は、観測と行動の両方が与える影響についてさらなる分析を行い、観測の最後には、センサ通信障害と測定ミスアライメントの2つの典型的なデータ取得エラーに対するグラフベースのポリシーの堅牢性について検討する。 動作終端では、アクチュエータがシステムに様々な影響を与えることを示すので、電力系トポロジによって誘導されるグラフ表現を使用することが最適な選択ではないかもしれない。 最後に、読み出し関数アーキテクチャとグラフ拡張の選択が、トレーニング性能と堅牢性をさらに向上させることを示すためのケーススタディを行う。

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