論文の概要: Multi-Objective Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00040v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 12:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 04:50:37.886070
• Title: Multi-Objective Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control
• Title（参考訳）: 電力グリッドトポロジー制御のための多目的強化学習
• Authors: Thomas Lautenbacher, Ali Rajaei, Davide Barbieri, Jan Viebahn, Jochen L. Cremer,
• Abstract要約: 置換によるトポロジー制御は、混雑を減少させるが、そのポテンシャルは操作中に過度に露出している。 本稿では,多目的強化学習(MORL)を用いた電力グリッドトポロジ制御のための複数の競合対象の統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20971479389679337
• License:
• Abstract: Transmission grid congestion increases as the electrification of various sectors requires transmitting more power. Topology control, through substation reconfiguration, can reduce congestion but its potential remains under-exploited in operations. A challenge is modeling the topology control problem to align well with the objectives and constraints of operators. Addressing this challenge, this paper investigates the application of multi-objective reinforcement learning (MORL) to integrate multiple conflicting objectives for power grid topology control. We develop a MORL approach using deep optimistic linear support (DOL) and multi-objective proximal policy optimization (MOPPO) to generate a set of Pareto-optimal policies that balance objectives such as minimizing line loading, topological deviation, and switching frequency. Initial case studies show that the MORL approach can provide valuable insights into objective trade-offs and improve Pareto front approximation compared to a random search baseline. The generated multi-objective RL policies are 30% more successful in preventing grid failure under contingencies and 20% more effective when training budget is reduced - compared to the common single objective RL policy.
• Abstract（参考訳）: 送電網の混雑は、様々なセクターの電化がより多くの電力を伝送する必要があるため増大する。 トポロジー制御は、変電所の再構成を通じて、混雑を減らすことができるが、そのポテンシャルは操作中に過度に露出しないままである。 問題となるのは、トポロジー制御問題をモデル化して、演算子の目的や制約によく適合させることである。 本稿では,多目的強化学習(MORL)による電力グリッドトポロジ制御のための複数の競合する目的の統合について検討する。 本稿では,DOL(Deep static linear support)とMOPPO(Multi-objective proximal Policy Optimization)を用いたMORLアプローチを開発し,ラインローディングの最小化や位相偏差,スイッチング周波数といった目的のバランスをとるパレート最適ポリシーのセットを生成する。 最初のケーススタディでは、MORLアプローチは客観的トレードオフに対する貴重な洞察を与え、無作為な探索ベースラインと比較してパレートフロント近似を改善することが示されている。 生成された多目的RLポリシーは、共通の単一目的RLポリシーと比較して、緊急時のグリッド障害防止に30%成功し、トレーニング予算が削減された場合、20%効率が向上します。

関連論文リスト

• Pareto Set Learning for Multi-Objective Reinforcement Learning [19.720934024901542]
  MORL(Multi-Objective RL)のための分解ベースフレームワークを提案する。 PSL-MORLは、ハイパーネットワークの生成能力を利用して、各分解重量に対するポリシーネットワークのパラメータを生成する。 PSL-MORL は高体積, 疎度指標において最先端の MORL 法より有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T10:43:05Z)
• Design Optimization of NOMA Aided Multi-STAR-RIS for Indoor Environments: A Convex Approximation Imitated Reinforcement Learning Approach [51.63921041249406]
  非直交多重アクセス(Noma)により、複数のユーザが同じ周波数帯域を共有でき、同時に再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)を送信および反射することができる。 STAR-RISを屋内に展開することは、干渉緩和、電力消費、リアルタイム設定における課題を提示する。 複数のアクセスポイント(AP)、STAR-RIS、NOMAを利用した新しいネットワークアーキテクチャが屋内通信のために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T07:17:04Z)
• Diffusion-based Reinforcement Learning via Q-weighted Variational Policy Optimization [55.97310586039358]
  拡散モデルは強化学習(Reinforcement Learning, RL)において、その強力な表現力と多モード性に対して広く注目を集めている。 モデルなし拡散に基づくオンラインRLアルゴリズムQ-weighted Variational Policy Optimization (QVPO)を提案する。 具体的には、ある条件下でのオンラインRLにおける政策目標の厳密な下限を証明できるQ重み付き変動損失を導入する。 また,オンラインインタラクションにおける拡散ポリシのばらつきを低減し,サンプル効率を向上させるための効率的な行動ポリシーも開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T10:45:46Z)
• Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning [113.48727062141764]
  地中直接通信を実現するために,分散コラボレーティブビームフォーミング(DCB)に基づくアップリンク通信パラダイムを提案する。 DCBは、低軌道(LEO)衛星と効率的な直接接続を確立することができない端末を分散アンテナとして扱う。 本稿では,進化的多目的深層強化学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:13:02Z)
• Conflict-Averse Gradient Aggregation for Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning [13.245000585002858]
  多くの実世界の応用において、強化学習(RL)エージェントは、複数の目的を考慮し、安全ガイドラインに従うべきである。 制約付き多目的勾配集約アルゴリズム(Constrained Multi-Objective Gradient Aggregator, CoGAMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T04:57:13Z)
• Reparameterized Policy Learning for Multimodal Trajectory Optimization [61.13228961771765]
  本研究では,高次元連続行動空間における強化学習のためのパラメータ化政策の課題について検討する。 本稿では,連続RLポリシーを最適軌道の生成モデルとしてモデル化する原理的フレームワークを提案する。 本稿では,マルチモーダルポリシーパラメータ化と学習世界モデルを活用した実用的モデルベースRL手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:05:46Z)
• Latent-Conditioned Policy Gradient for Multi-Objective Deep Reinforcement Learning [2.1408617023874443]
  本稿では,政策勾配を用いて単一ニューラルネットワークを学習する多目的強化学習(MORL)アルゴリズムを提案する。 提案手法はポリシーネットワークの設計変更を伴わない連続的かつ離散的な行動空間で機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T20:07:48Z)
• Offline Policy Optimization in RL with Variance Regularizaton [142.87345258222942]
  定常分布補正を用いたオフラインRLアルゴリズムの分散正則化を提案する。 Fenchel双対性を用いることで、分散正規化器の勾配を計算するための二重サンプリング問題を回避することができることを示す。 オフライン分散正規化アルゴリズム(OVAR)は,既存のオフラインポリシー最適化アルゴリズムを拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:25:01Z)
• Multi-Objective Policy Gradients with Topological Constraints [108.10241442630289]
  本稿では, PPOアルゴリズムの簡単な拡張により, TMDPにおけるポリシー勾配に対する新しいアルゴリズムを提案する。 シミュレーションと実ロボットの両方の目的を任意に並べた実世界の多目的ナビゲーション問題に対して,これを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T07:22:58Z)
• PD-MORL: Preference-Driven Multi-Objective Reinforcement Learning Algorithm [0.18416014644193063]
  本稿では,連続ロボット作業にスケーラブルな選好空間全体をカバーするために,単一のユニバーサルネットワークをトレーニングする新しいMORLアルゴリズムを提案する。 PD-MORLは、連続制御タスクに挑戦するために最大25%大きなハイパーボリュームを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T19:23:02Z)
• Evolutionary Multi-Objective Reinforcement Learning Based Trajectory Control and Task Offloading in UAV-Assisted Mobile Edge Computing [8.168647937560504]
  本稿では,無人航空機(UAV)を用いた移動体エッジコンピューティングシステムにおける軌道制御とタスクオフロード(TCTO)問題について検討する。 進化的多目的RL(EMORL)、多目的RLをTCTO問題に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T11:17:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。