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J-GLOBAL ID：202102247001836403   整理番号：21A2040007

強化学習によるサイバーフィジカルシステムのアクティブ配電系統における予防制御ポリシー構築【JST・京大機械翻訳】

Preventive Control Policy Construction in Active Distribution Network of Cyber-Physical System with Reinforcement Learning

著者 (4件)： Sun Pengpeng ,  Dong Yunwei ,  Yuan Sen ,  Wang Chong
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 229  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバー-物理システムの能動分布ネットワークが警報状態にあると,交差ドメインカスケード故障に脆弱である。クロスドメインカスケード故障に対する予防制御ポリシーを用いて,警報状態から正常状態へのサイバー物理システムの能動配電ネットワークの状態を輸送する必要がある。事実,理論解析方法または物理的実験方法を通して,予防制御対策を構築するのは,難しい。理論解析法は近似モデルのため正確でなく,物理的実験法は建築プロトタイプにとって高価で時間がかかる。本論文は,人工知能(AI)技術による予防制御政策を生成し最適化するために,深い決定論的政策勾配アイデア(PCMDとして短縮)に基づく予防制御政策構築法を提示した。それは,高コストと低精度の問題を克服するために,利用可能な歴史的データを完全に利用するために,強化学習技術を採用する。最初に,予防制御モデルを有限オートマトン理論に基づいて設計して,それはデータ収集と学習政策選択を導くことができた。制御モデルは,電圧安定性,周波数安定性,電流過負荷防止,およびフィードバック制御コスト低減を,特定の電力潮流方程式と微分方程式なしでフィードバック変数として考慮した。次に,十分な訓練の後,局所的最適予防制御対策を,適合行動値関数と適合政策関数の間の比較可能条件の下で構築することができた。構築した予防制御ポリシーは,低コストを達成するいくつかの制御行動を含み,可能な限り,クロスドメインカスケード故障伝搬シーケンスを短縮する原理と一致する。PCMDは理論解析法よりも柔軟で現実に近く,物理的実験法よりも低コストであった。提案方法の性能を評価するために,中国電力研究所から来る,中国電力研究-Cyber-Physicalシステム(CEPR-CPSとして短縮)を実行した。結果は,PCMDによる予防制御政策構築の有効性が,故障ノードの数を減らし,状態空間爆発を避けるという点で,マルチエージェント法のようなほとんどの現在の方法より良いことを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  電流 ,  微分方程式 ,  *学習 ,  警報 ,  原価低減 ,  故障 ,  ネットワーク ,  電力潮流 ,  *配電系統 ,  有限オートマトン ,  人工知能 ,  データ収集 ,  *強化学習
準シソーラス用語： *サイバーフィジカルシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブ配電系統 ,  予防管理政策 ,  強化学習 ,  クロスドメインカスケード故障 ,  サイバー物理システム

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (24件)：

• Sun, P.; Dong, Y.-W.; Wang, C.; Lv, C.; War, K.Y.; Sun, D.; Wang, L. War Cyber-Physical Active Distribution Networks Robustness Evaluation against Cross-Domain Cascading Failures. Appl. Sci. 2019, 9, 5021.
• Voropai, N.; Kurbatsky, V.G.; Tomin, N.; Panasetsky, A.D. Preventive and emergency control of intelligent power systems. In Proceedings of the 2012 3rd IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe), Berlin, Germany, 14-17 October 2012.
• Rabiee, A.; Soroudi, A.; Keane, A. Risk-Averse Preventive Voltage Control of AC/DC Power Systems Including Wind Power Generation. IEEE Trans. Sustain. Energy 2015, 6, 1494-1505.
• Tan, Y.; Li, Y.; Cao, Y.; Tan, Y.; Jiang, L.; Keune, B. Comprehensive decision-making method considering voltage risk for preventive and corrective control of power system. IET Gener. Transm. Distrib. 2016, 10, 1544-1552.
• Xu, Z.; Julius, A.A.; Chow, J.H. Robust testing of cascading failure mitigations based on power dispatch and quick-start storage. IEEE Syst. J. 2017, 12, 3063-3074.

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  サイバーフィジカルシステム ,  配電系統 ,  予防制御 ,  構築