論文の概要: Learning the Optimal Power Flow: Environment Design Matters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17831v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 16:13:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 14:37:40.650352
- Title: Learning the Optimal Power Flow: Environment Design Matters
- Title(参考訳): 最適潮流の学習 : 環境設計の課題
- Authors: Thomas Wolgast, Astrid Nieße,
- Abstract要約: 強化学習(RL)は、最適潮流(OPF)問題を解決するための有望な新しいアプローチである。
RL-OPFの文献は、OPF問題の正確な定式化に関して、RL環境として強く分かれている。
本研究では,トレーニングデータ,観察空間,エピソード定義,報酬関数選択に関する文献から,多様な環境設計決定を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To solve the optimal power flow (OPF) problem, reinforcement learning (RL) emerges as a promising new approach. However, the RL-OPF literature is strongly divided regarding the exact formulation of the OPF problem as an RL environment. In this work, we collect and implement diverse environment design decisions from the literature regarding training data, observation space, episode definition, and reward function choice. In an experimental analysis, we show the significant impact of these environment design options on RL-OPF training performance. Further, we derive some first recommendations regarding the choice of these design decisions. The created environment framework is fully open-source and can serve as a benchmark for future research in the RL-OPF field.
- Abstract(参考訳): 最適電力フロー (OPF) 問題を解決するために, 強化学習 (RL) が期待できる新しいアプローチとして出現する。
しかし、RL-OPFの文献は、OPF問題の正確な定式化に関して、RL環境として強く分かれている。
本研究では,トレーニングデータ,観察空間,エピソード定義,報酬関数の選択に関する文献から,多様な環境設計決定を収集し,実装する。
実験により,これらの環境設計オプションがRL-OPFトレーニング性能に与える影響について検討した。
さらに、これらの設計決定の選択に関する最初の推奨事項を導出します。
生成された環境フレームワークは完全にオープンソースであり、RL-OPF分野における将来の研究のベンチマークとして機能する。
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