論文の概要: Scalable Volt-VAR Optimization using RLlib-IMPALA Framework: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15932v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 23:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 16:23:04.857011
• Title: Scalable Volt-VAR Optimization using RLlib-IMPALA Framework: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: RLlib-IMPALAフレームワークを用いたスケーラブルVolt-VAR最適化:強化学習アプローチ
• Authors: Alaa Selim, Yanzhu Ye, Junbo Zhao, Bo Yang
• Abstract要約: 本研究は, 深層強化学習(DRL)の可能性を活用した新しい枠組みを提案する。 DRLエージェントをRAYプラットフォームに統合することにより、RAYのリソースを効率的に利用してシステム適応性と制御を改善する新しいフレームワークであるRLlib-IMPALAの開発が容易になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.11570399751075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving domain of electrical power systems, the Volt-VAR optimization (VVO) is increasingly critical, especially with the burgeoning integration of renewable energy sources. Traditional approaches to learning-based VVO in expansive and dynamically changing power systems are often hindered by computational complexities. To address this challenge, our research presents a novel framework that harnesses the potential of Deep Reinforcement Learning (DRL), specifically utilizing the Importance Weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA) algorithm, executed on the RAY platform. This framework, built upon RLlib-an industry-standard in Reinforcement Learning-ingeniously capitalizes on the distributed computing capabilities and advanced hyperparameter tuning offered by RAY. This design significantly expedites the exploration and exploitation phases in the VVO solution space. Our empirical results demonstrate that our approach not only surpasses existing DRL methods in achieving superior reward outcomes but also manifests a remarkable tenfold reduction in computational requirements. The integration of our DRL agent with the RAY platform facilitates the creation of RLlib-IMPALA, a novel framework that efficiently uses RAY's resources to improve system adaptability and control. RLlib-IMPALA leverages RAY's toolkit to enhance analytical capabilities and significantly speeds up training to become more than 10 times faster than other state-of-the-art DRL methods.
• Abstract（参考訳）: 急速に進化する電力システムの領域において、Volt-VAR最適化(VVO)は、特に再生可能エネルギー源の急速な統合においてますます重要になっている。 拡張性と動的に変化するパワーシステムにおける学習ベースのVVOへの伝統的なアプローチは、しばしば計算複雑性によって妨げられる。 この課題に対処するため,本研究では,RAYプラットフォーム上で実行されるImportance Weighted Actor-Learner Architecture(IMPALA)アルゴリズムを特に活用する,Deep Reinforcement Learning(DRL)の可能性を活用する新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、強化学習における業界標準であるRLlibに基づいて構築されており、分散コンピューティング能力とRAYが提供する高度なハイパーパラメータチューニングに重点を置いている。 この設計は、VVOソリューション空間における探索と利用のフェーズを大幅に短縮する。 実験結果から,提案手法は既存のdrl法を上回って優れた報酬を得るだけでなく,計算要求の10倍の大幅な削減が示された。 DRLエージェントをRAYプラットフォームに統合することにより、RAYのリソースを効率的に利用してシステム適応性と制御を改善する新しいフレームワークであるRLlib-IMPALAの開発が容易になる。 RLlib-IMPALAはRAYのツールキットを利用して分析能力を向上し、訓練を著しく高速化し、最先端のDRL法よりも10倍以上高速になる。

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