論文の概要: Stabilizing Voltage in Power Distribution Networks via Multi-Agent
Reinforcement Learning with Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03721v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 07:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-09 23:50:03.172258
- Title: Stabilizing Voltage in Power Distribution Networks via Multi-Agent
Reinforcement Learning with Transformer
- Title（参考訳）: 変圧器を用いたマルチエージェント強化学習による配電系統の電圧安定化
- Authors: Minrui Wang, Mingxiao Feng, Wengang Zhou, Houqiang Li
- Abstract要約: 本稿では,変圧器を用いたマルチエージェント・アクタ・クリティカル・フレームワーク(T-MAAC)を提案する。
さらに、電圧制御タスクに適した新しい補助タスクトレーニングプロセスを採用し、サンプル効率を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.19212716007794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increased integration of renewable energy poses a slew of technical
challenges for the operation of power distribution networks. Among them,
voltage fluctuations caused by the instability of renewable energy are
receiving increasing attention. Utilizing MARL algorithms to coordinate
multiple control units in the grid, which is able to handle rapid changes of
power systems, has been widely studied in active voltage control task recently.
However, existing approaches based on MARL ignore the unique nature of the grid
and achieve limited performance. In this paper, we introduce the transformer
architecture to extract representations adapting to power network problems and
propose a Transformer-based Multi-Agent Actor-Critic framework (T-MAAC) to
stabilize voltage in power distribution networks. In addition, we adopt a novel
auxiliary-task training process tailored to the voltage control task, which
improves the sample efficiency and facilitating the representation learning of
the transformer-based model. We couple T-MAAC with different multi-agent
actor-critic algorithms, and the consistent improvements on the active voltage
control task demonstrate the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの統合の増大は、電力供給網の運用に多くの技術的課題をもたらす。
その中でも再生可能エネルギーの不安定性に起因する電圧変動が注目されている。
電力系統の急激な変化を処理できるグリッド内の複数の制御ユニットをMARLアルゴリズムで調整する手法が近年,アクティブ電圧制御タスクにおいて広く研究されている。
しかし、既存のMARLに基づくアプローチは、グリッドのユニークな性質を無視し、限られた性能を達成する。
本稿では、電力ネットワーク問題に対応する表現を抽出するトランスフォーマーアーキテクチャを導入し、電源ネットワークの電圧を安定させるためのトランスフォーマーベースのマルチエージェントアクタ・クリティカル・フレームワーク(T-MAAC)を提案する。
また,電圧制御タスクに合わせた新たな補助タスクトレーニングプロセスを採用し,サンプル効率の向上とトランスベースモデルの表現学習の容易化を実現している。
我々は,T-MAACと異なるマルチエージェントアクタークリティカルアルゴリズムを結合し,アクティブ電圧制御タスクにおける一貫した改善により,提案手法の有効性を示す。
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