送電電圧制御のための深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Thayer Brandon L.; Overbye Thomas J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206311424582 整理番号：22P0158163

送電電圧制御のための深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning for Electric Transmission Voltage Control

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発行年： 2020年06月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

今日,人間オペレータは主に送電システムの電圧制御を行う。格子の複雑性が増加するので,その操作は,追加の自動化が有益であることを示唆する。深層強化学習(DRL)として知られる機械学習のサブセットは,最近,人間によって典型的に実行されるタスクの実行において有望である。本論文では,DRLを伝送電圧制御問題に適用し,電圧制御のためのオープンソースDRL環境を提示し,”深いQネットワーク”(DQN)アルゴリズムへの新しい修正を提案し,500バスまでのシステムによるスケールにおける実験を行った。DRLベース技術を従来手法よりも一貫して凌駕するためには,DRLを電圧制御に適用する可能性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 電力系統一般

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