論文の概要: Safety Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08443v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 04:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 18:20:55.425809
• Title: Safety Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control
• Title（参考訳）: アクティブ電圧制御のための安全制約付きマルチエージェント強化学習
• Authors: Yang Qu, Jinming Ma, Feng Wu,
• Abstract要約: 能動電圧制御問題を制約付きマルコフゲームとして定式化し,安全性に制約のあるMARLアルゴリズムを提案する。 実世界規模シナリオを用いた配電ネットワークシミュレーション環境における本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.95810473913879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active voltage control presents a promising avenue for relieving power congestion and enhancing voltage quality, taking advantage of the distributed controllable generators in the power network, such as roof-top photovoltaics. While Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has emerged as a compelling approach to address this challenge, existing MARL approaches tend to overlook the constrained optimization nature of this problem, failing in guaranteeing safety constraints. In this paper, we formalize the active voltage control problem as a constrained Markov game and propose a safety-constrained MARL algorithm. We expand the primal-dual optimization RL method to multi-agent settings, and augment it with a novel approach of double safety estimation to learn the policy and to update the Lagrange-multiplier. In addition, we proposed different cost functions and investigated their influences on the behavior of our constrained MARL method. We evaluate our approach in the power distribution network simulation environment with real-world scale scenarios. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method compared with the state-of-the-art MARL methods. This paper is published at \url{https://www.ijcai.org/Proceedings/2024/}.
• Abstract（参考訳）: アクティブ電圧制御は、屋上太陽光発電などの電力ネットワークにおける分散制御可能発電機を利用して、電力混雑の軽減と電圧品質の向上のための有望な道を示す。 MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)は、この問題に対処するための魅力的なアプローチとして登場したが、既存のMARLアプローチは、この問題の制約された最適化特性を見落とし、安全性の制約を保証しない傾向にある。 本稿では,能動電圧制御問題を制約付きマルコフゲームとして定式化し,安全性に制約のあるMARLアルゴリズムを提案する。 そこで,本手法をマルチエージェント設定に拡張し,ポリシーの学習とラグランジュ乗算器の更新のために,二重安全性推定の新しいアプローチで拡張する。 さらに,異なるコスト関数を提案し,制約付きMARL法の挙動に与える影響について検討した。 実世界規模シナリオを用いた配電ネットワークシミュレーション環境における本手法の評価を行った。 実験により,提案手法の有効性を最先端のMARL法と比較した。 この論文は \url{https://www.ijcai.org/Proceedings/2024/} で発表されている。

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