理解基于学习的电力系统运行的安全需求
系统与控制
2021-10-14 v2 系统与控制
摘要
机器学习和强化学习的最新进展使其在电力系统的各类决策任务中的适用性受到更多关注，例如短期紧急控制、电压/无功(Volt/VAr)控制、长期居民需求响应和电池能量管理。尽管这些方法有望提供对复杂系统动力学的强表征以及快速、高效的学习运行策略，但此类学习范式的安全需求较少被讨论。本文通过利用对抗攻击对安全关键系统运行的影响，探讨此类学习算法在数据和模型两方面的设计需求。在电压调节和拓扑控制任务上进行的案例研究展示了标准强化学习算法的潜在脆弱性，并讨论了面向电力系统运行任务的机器学习鲁棒性与安全性的可能措施。
引用
@article{arxiv.2110.04983,
title = {Understanding the Safety Requirements for Learning-based Power Systems Operations},
author = {Yize Chen and Daniel Arnold and Yuanyuan Shi and Sean Peisert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04983},
year = {2021}
}
备注
In submission