論文の概要: RL2: Reinforce Large Language Model to Assist Safe Reinforcement Learning for Energy Management of Active Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01303v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 09:15:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:41:53.162639
- Title: RL2: Reinforce Large Language Model to Assist Safe Reinforcement Learning for Energy Management of Active Distribution Networks
- Title（参考訳）: RL2:アクティブ配電網のエネルギー管理のための安全強化学習を支援するための大規模言語モデル強化
- Authors: Xu Yang, Chenhui Lin, Haotian Liu, Wenchuan Wu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ADNにおけるエネルギー管理のための安全なRLを支援するための有望な方法を提供する。
本稿では,複数ラウンドの対話を通して生成した関数を反復的かつ適応的に洗練するRL2機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.205847538487433
- License:
- Abstract: As large-scale distributed energy resources are integrated into the active distribution networks (ADNs), effective energy management in ADNs becomes increasingly prominent compared to traditional distribution networks. Although advanced reinforcement learning (RL) methods, which alleviate the burden of complicated modelling and optimization, have greatly improved the efficiency of energy management in ADNs, safety becomes a critical concern for RL applications in real-world problems. Since the design and adjustment of penalty functions, which correspond to operational safety constraints, requires extensive domain knowledge in RL and power system operation, the emerging ADN operators call for a more flexible and customized approach to address the penalty functions so that the operational safety and efficiency can be further enhanced. Empowered with strong comprehension, reasoning, and in-context learning capabilities, large language models (LLMs) provide a promising way to assist safe RL for energy management in ADNs. In this paper, we introduce the LLM to comprehend operational safety requirements in ADNs and generate corresponding penalty functions. In addition, we propose an RL2 mechanism to refine the generated functions iteratively and adaptively through multi-round dialogues, in which the LLM agent adjusts the functions' pattern and parameters based on training and test performance of the downstream RL agent. The proposed method significantly reduces the intervention of the ADN operators. Comprehensive test results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 大規模分散エネルギー資源がアクティブ分散ネットワーク(ADN)に統合されるにつれ、ADNの効率的なエネルギー管理は従来の配電ネットワークと比較して顕著になってきている。
複雑なモデリングと最適化の負担を軽減する高度な強化学習(RL)手法は,ADNにおけるエネルギー管理の効率を大幅に向上させたが,現実問題におけるRL適用の安全性は重要な問題となっている。
ペナルティ関数の設計と調整は、運用上の安全性の制約に対応するもので、RLと電力系統の運用において広範なドメイン知識を必要とするため、新たなADNオペレーターは、ペナルティ関数に対処するためのより柔軟でカスタマイズされたアプローチを要求し、ペナルティ関数の安全性と効率をさらに向上させることができる。
強力な理解力、推論、文脈内学習機能を備えた大規模言語モデル(LLM)は、ADNにおけるエネルギー管理のための安全なRLを支援するための有望な手段を提供する。
本稿では,ADNの運用安全要件を理解し,対応するペナルティ関数を生成するLLMを紹介する。
さらに、LLMエージェントは、下流RLエージェントのトレーニングおよびテスト性能に基づいて、関数のパターンとパラメータを調整し、複数ラウンドの対話を通じて、生成した関数を反復的かつ適応的に洗練するRL2機構を提案する。
提案手法は,ADN演算子の介入を著しく低減する。
総合的な実験結果から,提案手法の有効性が示された。
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