使用深度强化学习求解含发电机故障的最优潮流问题
机器学习
2022-05-05 v1 人工智能
摘要
深度强化学习（DRL）正被应用于诸多领域。DRL最大的优势之一在于其使学习智能体持续改进；其次，DRL框架足够鲁棒与灵活，可适用于不同性质与领域的问题。本文工作即为使用DRL技术求解最优潮流（OPF）问题的例证。已提出两种经典算法求解OPF问题。讨论了原始DRL应用的缺陷，并给出提升性能的算法。其次，提出了一种针对OPF问题的奖励函数，可解决DRL中的固有问题。讨论了DRL中发散与退化的原因，并给出了针对OPF处理它们的正确策略。
引用
@article{arxiv.2205.02108,
title = {Using Deep Reinforcement Learning to solve Optimal Power Flow problem with generator failures},
author = {Muhammad Usman Awais},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02108},
year = {2022}
}