Dec, 2022

基于模型的深度强化学习电压控制策略高效学习

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TL;DR提出了一种基于模型的深度强化学习方法，用于设计短期电压稳定性问题的紧急控制策略，并使用基于深度神经网络 的动态代理模型进行训练，最终在 IEEE 300 总线测试系统上实现了 97.5% 的样本效率和 87.7% 的训练效率。
发现论文，激发创造
  • 使用深度强化学习进行电网运行的自主电压控制

    本文提出了一种新的范式 Grid Mind，使用深度强化学习进行自主电网运行控制。 通过与大规模离线模拟的交互，所提出的人工智能代理可以学习其控制策略，并适应包括负荷 / 发电变化以及拓扑变化在内的新变化，然后在 IEEE 14 总线系统上进行了测试，并展示了在运用自主电压控制进行安全电网运行方面的良好表现。

    Apr, 2019

  • 利用深度强化学习的自适应电力系统应急控制

    本文提出一种利用深度强化学习进行电力系统紧急控制的方法，并设计了一个名为 “RLGC” 的开源平台来辅助这种方法的开发和基准测试。通过在两区四机系统和 IEEE 39-Bus 系统中的案例研究，证明了该方法的优异性能和鲁棒性。

    Mar, 2019

  • 主动配电网络基于变频器的电压 - 无功控制的两阶段深度强化学习

    使用两阶段深度强化学习方法来优化基于逆变器能源的电压调节，通过一个高效的对抗性强化学习算法，训练出离线代理程序，然后将其安全地转移到在线代理程序中，在线学习和控制具有显著的安全性和效率，从而比现有机器学习方法取得更好性能。

    May, 2020

  • 电厂监控的安全强化学习算法

    我们提出了基于近端策略优化的概率约束强化学习算法，通过使用 Lagrangian relaxation 将约束优化问题转换为无约束目标，从而在先进的核电厂设计中实现了最小违规距离和违规率。

    Jan, 2024

  • 基于深度强化学习的光伏智能逆变器协调控制实现电网电压调节

    本研究提出了一种基于深度强化学习的算法来协调多个智能逆变器，以更有效地利用逆变器反应功率来满足电网电压的操作限制，该算法能够通过与海量离线模拟的交互来学习其策略，并适应负载和太阳能变化。在 IEEE 37 节点系统上，训练良好的 DRL 代理可智能地协调不同的 SI，以维持电网电压在允许范围内，实现减少 PV 生产限制和降低系统损失的目标。

    Oct, 2019

  • 基于动作集的安全电网管理策略优化

    本文提出了一种基于搜索规划算法的新方法解决强化学习中存在的环境约束问题，同时采用黑盒策略优化的进化策略来训练策略直接优化。在 NeurIPS L2RPN 竞赛中，我们的解决方案在两个轨道中均名列第一，能够有效管理电网并确保其地安全性。

    Jun, 2021

  • 在线建筑能量优化使用深度强化学习

    本研究首次探讨使用深度强化学习在智能电网环境下实现建筑能源管理系统的在线调度优化，所提出的方法被验证可用于大规模数据资源中，如 Pecan Street Inc. 数据库，并且可以提供实时反馈以鼓励电能的更高效利用。

    Jul, 2017

  • 基于模型的深度强化学习加速流体模拟的学习

    深度强化学习在闭环流控问题中应用模拟环境进行优化，通过模型和流模拟样本相互交替训练，有效减少流控应用中的计算时间，尤其对于复杂流模拟有着潜在的巨大节约。

    Feb, 2024

  • 多用户蜂窝网络的功率分配：深度强化学习方法

    本文研究了基于深度强化学习的无模型无需解析解的动力控制方案在跨单元合作、离线 / 在线集中训练和分布式执行等方面的数学分析和具体实现。 分析和仿真结果表明，DRL 设计在性能、鲁棒性和广泛可用性方面优于基于模型的方法，特别是 actor-critic 深度确定性策略梯度算法，可用于现有资源分配方案。

    Jan, 2019

  • 强化学习在车载系统中的统一自动控制

    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022