論文の概要: Learning Regionally Decentralized AC Optimal Power Flows with ADMM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03787v1
- Date: Sun, 8 May 2022 05:30:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 18:11:22.522595
- Title: Learning Regionally Decentralized AC Optimal Power Flows with ADMM
- Title(参考訳): ADMMを用いた地域分散型交流最適潮流の学習
- Authors: Terrence W.K. Mak, Minas Chatzos, Mathieu Tanneau, Pascal Van
Hentenryck
- Abstract要約: 本稿では,AC-OPFを解くためのADMMの収束を高速化する上で,機械学習がいかに役立つかを検討する。
ML-ADMMと呼ばれる新しい分散機械学習手法を提案し、各エージェントはディープラーニングを使用して結合ブランチのコンセンサスパラメータを学習する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.843799157160063
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One potential future for the next generation of smart grids is the use of
decentralized optimization algorithms and secured communications for
coordinating renewable generation (e.g., wind/solar), dispatchable devices
(e.g., coal/gas/nuclear generations), demand response, battery & storage
facilities, and topology optimization. The Alternating Direction Method of
Multipliers (ADMM) has been widely used in the community to address such
decentralized optimization problems and, in particular, the AC Optimal Power
Flow (AC-OPF). This paper studies how machine learning may help in speeding up
the convergence of ADMM for solving AC-OPF. It proposes a novel decentralized
machine-learning approach, namely ML-ADMM, where each agent uses deep learning
to learn the consensus parameters on the coupling branches. The paper also
explores the idea of learning only from ADMM runs that exhibit high-quality
convergence properties, and proposes filtering mechanisms to select these runs.
Experimental results on test cases based on the French system demonstrate the
potential of the approach in speeding up the convergence of ADMM significantly.
- Abstract(参考訳): 次世代のスマートグリッドは、再生可能発電(風力/太陽)、ディスパッチ可能な装置(石炭/ガス/核世代など)、需要応答、バッテリーと貯蔵設備、トポロジー最適化のための分散最適化アルゴリズムとセキュアな通信を使用する可能性がある。
分散最適化問題、特にAC-OPF(AC Optimal Power Flow)に対処するために、ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)がコミュニティで広く使われている。
本稿では,AC-OPFを解くためのADMMの収束を高速化するために機械学習がいかに役立つかを検討する。
ML-ADMMと呼ばれる新しい分散機械学習手法を提案し、各エージェントはディープラーニングを使用して結合ブランチのコンセンサスパラメータを学習する。
この論文は、高品質な収束特性を示すadmm実行からのみ学習するというアイデアを探求し、これらの実行を選択するフィルタリングメカニズムを提案する。
フレンチシステムに基づく実験結果から,ADMMの収束を著しく高速化するアプローチの可能性が示された。
関連論文リスト
- Accelerating Multi-Block Constrained Optimization Through Learning to Optimize [9.221883233960234]
マルチブロックADMM方式の手法は、イット単位の複雑さを大幅に削減する。
MPALMは、マルチブロックADMMと類似の形式を共有し、収束を保証する。
MPALMのパフォーマンスは、ペナルティパラメータの選択に非常に敏感である。
教師付き学習を用いて,このハイパーパラメータを適応的に選択する新しいL2O手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T19:58:29Z) - AA-DLADMM: An Accelerated ADMM-based Framework for Training Deep Neural
Networks [1.3812010983144802]
勾配降下(SGD)とその多くの変種は、ディープニューラルネットワークを訓練するための広範な最適化アルゴリズムである。
SGDは、勾配の消失、理論的保証の欠如、入力に対するかなりの感度など、避けられない欠点に悩まされている。
本稿では,この欠点に対処するため,Anderson Acceleration for Deep Learning ADMM (AA-DLADMM)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T01:22:00Z) - Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent
Reinforcement Learning [63.83425382922157]
インテリジェント・リフレクション・サーフェス(IRS)は将来の無線ネットワークに広く応用されることが想定されている。
本稿では,エネルギー収穫能力を備えた協調型IRSデバイスを用いたマルチユーザ通信システムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-26T20:37:14Z) - A Reinforcement Learning Approach to Parameter Selection for Distributed
Optimization in Power Systems [1.1199585259018459]
本稿では,ADMMによるAC最適電力流(ACOPF)問題に対する適応的ペナルティパラメータ選択ポリシーを開発する。
我々のRLポリシは一般化可能性の保証を示し、見知らぬロードスキームの下では良好に機能し、ラインやジェネレータの目に見えない損失の下でも機能することを示す。
この研究は、パワーシステムアプリケーションのためのADMMにおけるパラメータ選択にRLを使用するための概念実証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T18:17:32Z) - Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。
我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。
コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T18:01:02Z) - Adaptive Stochastic ADMM for Decentralized Reinforcement Learning in
Edge Industrial IoT [106.83952081124195]
強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 意思決定および最適制御プロセスのための有望な解法として広く研究されている。
本稿では,Adaptive ADMM (asI-ADMM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは通信コストやスケーラビリティの観点から技術状況よりも優れており,複雑なIoT環境に適応できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-30T16:49:07Z) - Coded Stochastic ADMM for Decentralized Consensus Optimization with Edge
Computing [113.52575069030192]
セキュリティ要件の高いアプリケーションを含むビッグデータは、モバイルデバイスやドローン、車両など、複数の異種デバイスに収集され、格納されることが多い。
通信コストとセキュリティ要件の制限のため、核融合センターにデータを集約するのではなく、分散的に情報を抽出することが最重要となる。
分散エッジノードを介してデータを局所的に処理するマルチエージェントシステムにおいて,モデルパラメータを学習する問題を考える。
分散学習モデルを開発するために,乗算器アルゴリズムの最小バッチ交互方向法(ADMM)のクラスについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T10:41:59Z) - Communication Efficient Distributed Learning with Censored, Quantized,
and Generalized Group ADMM [52.12831959365598]
本稿では,相互接続作業者のネットワーク上で定義されたコンセンサス最適化問題を解決するための,コミュニケーション効率のよい分散機械学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムであるCensored and Quantized Generalized GADMMは、GADMM(Group Alternating Direction Method of Multipliers)の労働者グループ化と分散学習のアイデアを活用する。
CQ-GGADMMは通信ラウンド数で高い通信効率を示し、精度と収束速度を損なうことなくエネルギー消費を伝達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T14:18:19Z) - Learning Centric Power Allocation for Edge Intelligence [84.16832516799289]
分散データを収集し、エッジで機械学習を実行するエッジインテリジェンスが提案されている。
本稿では,経験的分類誤差モデルに基づいて無線リソースを割り当てるLCPA法を提案する。
実験の結果,提案したLCPAアルゴリズムは,他のパワーアロケーションアルゴリズムよりも有意に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T07:02:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。