配电网络中用于电压-无功控制的共识多智能体强化学习
系统与控制
2020-07-08 v1 机器学习
系统与控制
摘要
电压-无功控制(VVC)是有源配电网管理系统中的关键应用,用于降低网络损耗并改善电压分布。为消除对不准确且不完备的网络模型的依赖,并增强对通信或控制器故障的弹性,我们提出共识多智能体深度强化学习算法来求解 VVC 问题。该 VVC 问题被建模为网络化多智能体马尔可夫决策过程,并使用最大熵强化学习框架与一种新颖的通信高效共识策略求解。所提算法允许各智能体利用局部奖励学习群体控制策略。在 IEEE 配电测试馈线上的数值研究表明,我们提出的算法与单智能体强化学习基准的性能相当。此外,所提算法被证明具有通信高效性与弹性。
引用
@article{arxiv.2007.02991,
title = {Consensus Multi-Agent Reinforcement Learning for Volt-VAR Control in Power Distribution Networks},
author = {Yuanqi Gao and Wei Wang and Nanpeng Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02991},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 5 figures