論文の概要: Optimizing Load Scheduling in Power Grids Using Reinforcement Learning and Markov Decision Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17696v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 09:16:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:55:21.606023
- Title: Optimizing Load Scheduling in Power Grids Using Reinforcement Learning and Markov Decision Processes
- Title（参考訳）: 強化学習とマルコフ決定プロセスを用いた電力グリッドの負荷スケジューリング最適化
- Authors: Dongwen Luo,
- Abstract要約: 本稿では,動的負荷スケジューリングの課題に対処する強化学習(RL)手法を提案する。
提案手法は実時間負荷スケジューリングのためのロバストでスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Power grid load scheduling is a critical task that ensures the balance between electricity generation and consumption while minimizing operational costs and maintaining grid stability. Traditional optimization methods often struggle with the dynamic and stochastic nature of power systems, especially when faced with renewable energy sources and fluctuating demand. This paper proposes a reinforcement learning (RL) approach using a Markov Decision Process (MDP) framework to address the challenges of dynamic load scheduling. The MDP is defined by a state space representing grid conditions, an action space covering control operations like generator adjustments and storage management, and a reward function balancing economic efficiency and system reliability. We investigate the application of various RL algorithms, from basic Q-Learning to more advanced Deep Q-Networks (DQN) and Actor-Critic methods, to determine optimal scheduling policies. The proposed approach is evaluated through a simulated power grid environment, demonstrating its potential to improve scheduling efficiency and adapt to variable demand patterns. Our results show that the RL-based method provides a robust and scalable solution for real-time load scheduling, contributing to the efficient management of modern power grids.
- Abstract（参考訳）: 電力グリッド負荷スケジューリングは、発電と消費のバランスを確保する上で重要なタスクであり、運用コストを最小化し、グリッド安定性を維持する。
従来の最適化手法は、電力システムの動的で確率的な性質、特に再生可能エネルギー源や変動する需要に直面している場合にしばしば苦労する。
本稿では,動的負荷スケジューリングの課題を解決するために,Markov Decision Process (MDP) フレームワークを用いた強化学習(RL)手法を提案する。
MDPは、グリッド条件を表す状態空間、発電機調整やストレージ管理などの制御操作をカバーする動作空間、経済効率とシステムの信頼性のバランスをとる報酬関数によって定義される。
本稿では,Q-LearningからDQN(Deep Q-Networks)やActor-Criticメソッドに至るまで,様々なRLアルゴリズムを適用し,最適スケジューリングポリシーを決定する。
提案手法は電力グリッドのシミュレーション環境を通じて評価され,スケジューリング効率の向上と変動需要パターンへの適応の可能性を示す。
提案手法は, リアルタイム負荷スケジューリングのためのロバストでスケーラブルな手法であり, 現代の電力網の効率的な管理に寄与することを示す。
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