論文の概要: Proximal Policy Optimization with Graph Neural Networks for Optimal Power Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12470v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 17:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:43:34.592813
• Title: Proximal Policy Optimization with Graph Neural Networks for Optimal Power Flow
• Title（参考訳）: 最適潮流のためのグラフニューラルネットワークによる近方政策最適化
• Authors: \'Angela L\'opez-Cardona and Guillermo Bern\'ardez and Pere Barlet-Ros and Albert Cabellos-Aparicio
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データに機械学習(ML)アルゴリズムを自然に使用可能にする。 深層強化学習(DRL)は、複雑な意思決定問題を解決する強力な能力で知られている。 問題を解決する方法を学ぶアーキテクチャを提案し、同時にシナリオを発見できるアーキテクチャを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.453745629140304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimal Power Flow (OPF) is a very traditional research area within the power systems field that seeks for the optimal operation point of electric power plants, and which needs to be solved every few minutes in real-world scenarios. However, due to the nonconvexities that arise in power generation systems, there is not yet a fast, robust solution technique for the full Alternating Current Optimal Power Flow (ACOPF). In the last decades, power grids have evolved into a typical dynamic, non-linear and large-scale control system, known as the power system, so searching for better and faster ACOPF solutions is becoming crucial. Appearance of Graph Neural Networks (GNN) has allowed the natural use of Machine Learning (ML) algorithms on graph data, such as power networks. On the other hand, Deep Reinforcement Learning (DRL) is known for its powerful capability to solve complex decision-making problems. Although solutions that use these two methods separately are beginning to appear in the literature, none has yet combined the advantages of both. We propose a novel architecture based on the Proximal Policy Optimization algorithm with Graph Neural Networks to solve the Optimal Power Flow. The objective is to design an architecture that learns how to solve the optimization problem and that is at the same time able to generalize to unseen scenarios. We compare our solution with the DCOPF in terms of cost after having trained our DRL agent on IEEE 30 bus system and then computing the OPF on that base network with topology changes
• Abstract（参考訳）: 最適潮流(optimize power flow、opf)は電力系統分野における非常に伝統的な研究領域であり、発電所の最適運転点を求めており、現実のシナリオでは数分ごとに解く必要がある。 しかし、発電システムに発生する非凸性のため、完全な交流電流最適電力流(ACOPF)のための高速で堅牢な解法がまだ存在しない。 過去数十年間、電力グリッドは電力システムとして知られる典型的な動的で非線形で大規模な制御システムへと進化してきたため、より高速なACOPFソリューションの探索が重要になっている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の出現により、電力ネットワークなどのグラフデータに機械学習(ML)アルゴリズムを自然に使用できるようになった。 一方で、深層強化学習(drl)は複雑な意思決定問題を解決する強力な能力で知られている。 この2つの手法を別々に用いた解法は文献に現れ始めているが、両者の利点を組み合わさってはいない。 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた近似ポリシ最適化アルゴリズムに基づく新しいアーキテクチャを提案する。 目的は最適化問題を解決する方法を学ぶアーキテクチャを設計することであり、同時に、目に見えないシナリオに一般化することができる。 IEEE 30バスシステム上でDRLエージェントを訓練し,そのベースネットワーク上でOPFをトポロジ変更で計算した後,コスト面でDCOPFと比較した。

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