基于 AlphaZero 的拓扑优化电网阻塞管理
人工智能
2022-11-11 v1 机器学习
摘要
能源行业在向清洁可再生能源转型过程中正面临快速变化。然而，波动、起伏的可再生能源（如风能或太阳能）占比的不断增长，已经导致电网阻塞增加和网络安全担忧。电网运营商通过修改发电或需求（重新调度、削减、灵活负荷）来缓解这些问题。不幸的是，化石燃料发电机的重新调度会导致过高的电网运行成本和更高的排放，这与能源行业的脱碳直接对立。在本文中，我们提出了一种基于 AlphaZero 的电网拓扑优化智能体，作为一种无成本、无碳的阻塞管理替代方案。我们的实验评估证实了拓扑优化在电网运行中的潜力，实现了所需平均重新调度量 60% 的减少，并展示了与传统阻塞管理方法的互操作性。我们的方法还在 WCCI 2022 学习运行电网（L2RPN）竞赛中排名第一。基于我们的发现，我们识别并讨论了开放的研究问题以及在真实电网上构建生产系统的技术挑战。
引用
@article{arxiv.2211.05612,
title = {Power Grid Congestion Management via Topology Optimization with AlphaZero},
author = {Matthias Dorfer and Anton R. Fuxjäger and Kristian Kozak and Patrick M. Blies and Marcel Wasserer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05612},
year = {2022}
}