基于深度强化学习的电网电压控制在实际电力系统中的实现：挑战与见解
系统与控制
2024-10-29 v1 系统与控制
摘要
深度强化学习（DRL）在模拟电网环境中管理电压控制挑战方面具有巨大的潜力。然而，其在实际电力系统运行中的应用仍未得到充分探索。本研究通过在IEEE 14母线系统、伊利亚斯200母线系统以及ISO新英格兰节点-中继模型等详细实验中，对DRL的性能和局限性进行严格评估。我们的分析从系统运营商的角度批判性地评估了DRL在电网控制中的有效性，识别出具体的性能瓶颈。这些发现提供了可操作的见解，凸显了在有效应对现代电力系统日益增长的复杂性方面，发展人工智能技术的必要性。本研究强调了DRL在提升电网管理和可靠性方面的关键作用。
引用
@article{arxiv.2410.19880,
title = {Implementing Deep Reinforcement Learning-Based Grid Voltage Control in Real-World Power Systems: Challenges and Insights},
author = {Di Shi and Qiang Zhang and Mingguo Hong and Fengyu Wang and Slava Maslennikov and Xiaochuan Luo and Yize Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19880},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 9 figures