論文の概要: Distributionally Robust Safety Filter for Learning-Based Control in Active Distribution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16351v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 00:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 16:08:15.016691
• Title: Distributionally Robust Safety Filter for Learning-Based Control in Active Distribution Systems
• Title（参考訳）: 能動配電系統における学習制御のための分散ロバスト安全フィルタ
• Authors: Hoang Tien Nguyen, Dae-Hyun Choi
• Abstract要約: 本文は,DRLエージェントがトレーニング中に分散システムの制約違反を大幅に低減できる,普遍的分散堅牢な安全フィルタ(DRSF)を提案する。 DRSFは分散的に堅牢な最適化問題として定式化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Operational constraint violations may occur when deep reinforcement learning (DRL) agents interact with real-world active distribution systems to learn their optimal policies during training. This letter presents a universal distributionally robust safety filter (DRSF) using which any DRL agent can reduce the constraint violations of distribution systems significantly during training while maintaining near-optimal solutions. The DRSF is formulated as a distributionally robust optimization problem with chance constraints of operational limits. This problem aims to compute near-optimal actions that are minimally modified from the optimal actions of DRL-based Volt/VAr control by leveraging the distribution system model, thereby providing constraint satisfaction guarantee with a probability level under the model uncertainty. The performance of the proposed DRSF is verified using the IEEE 33-bus and 123-bus systems.
• Abstract（参考訳）: 運用上の制約違反は、深層強化学習(drl)エージェントが実世界のアクティブ配信システムと相互作用して、トレーニング中に最適なポリシーを学ぶ場合に発生する。 本文は,DRLエージェントがほぼ最適解を維持しながら,トレーニング中の分散システムの制約違反を大幅に低減できる,普遍的分散堅牢な安全フィルタ(DRSF)を提案する。 DRSFは分散的に堅牢な最適化問題として定式化されている。 本課題は,DRLに基づくVolt/VAr制御の最適動作から最小限に修正された準最適動作を分散システムモデルを利用して計算し,モデルの不確実性の下で制約満足度を保証することを目的とする。 提案するDRSFの性能はIEEE 33-busと123-busシステムを用いて検証する。

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