論文の概要: A Reinforcement Learning-based Volt-VAR Control Dataset and Testing Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09500v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 14:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 16:41:17.376697
• Title: A Reinforcement Learning-based Volt-VAR Control Dataset and Testing Environment
• Title（参考訳）: 強化学習に基づくVolt-VAR制御データセットとテスト環境
• Authors: Yuanqi Gao, Nanpeng Yu
• Abstract要約: 本稿では,RLに基づくVVCアルゴリズム研究のための,サンプル効率,安全性,ロバストなオープンソースのデータセット群を紹介する。 データセットは、2つのコンポーネントで構成されている。1. IEEE-13、123、および8500バスのテストフィード用のGymライクなVVCテスト環境。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.386026071380442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To facilitate the development of reinforcement learning (RL) based power distribution system Volt-VAR control (VVC), this paper introduces a suite of open-source datasets for RL-based VVC algorithm research that is sample efficient, safe, and robust. The dataset consists of two components: 1. a Gym-like VVC testing environment for the IEEE-13, 123, and 8500-bus test feeders and 2. a historical operational dataset for each of the feeders. Potential users of the dataset and testing environment could first train an sample-efficient off-line (batch) RL algorithm on the historical dataset and then evaluate the performance of the trained RL agent on the testing environments. This dataset serves as a useful testbed to conduct RL-based VVC research mimicking the real-world operational challenges faced by electric utilities. Meanwhile, it allows researchers to conduct fair performance comparisons between different algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RLに基づく電力分配システムVolt-VAR(Volt-VAR Control)の開発を容易にするために,サンプル効率,安全性,ロバスト性を備えたRLベースのVVCアルゴリズム研究のための一連のオープンソースデータセットを提案する。 データセットは2つのコンポーネントから構成される。 1.ieee-13, 123, 8500バステストフィーダ用ジム型vvcテスト環境 2. 供給者毎の履歴運用データセット。 データセットとテスト環境の潜在的ユーザは、まず、過去のデータセット上でサンプル効率のよいオフライン(バッチ)RLアルゴリズムをトレーニングし、その後、テスト環境でトレーニングされたRLエージェントのパフォーマンスを評価することができる。 このデータセットは、電力事業者が直面している現実的な運用上の課題を模倣するRLベースのVVC研究を行う上で有用なテストベッドとして機能する。 一方、研究者は異なるアルゴリズム間で公正な性能比較を行うことができる。

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