Power grids, across the world, play an important societal and economical role by providing uninterrupted, reliable and transient-free power to several industries, businesses and household consumers. With the advent of renewable power resources and EVs resulting into uncertain generation and highly dynamic load demands, it has become ever so important to ensure robust operation of power networks through suitable management of transient stability issues and localize the events of blackouts. In the light of ever increasing stress on the modern grid infrastructure and the grid operators, this paper presents a reinforcement learning (RL) framework, PowRL, to mitigate the effects of unexpected network events, as well as reliably maintain electricity everywhere on the network at all times. The PowRL leverages a novel heuristic for overload management, along with the RL-guided decision making on optimal topology selection to ensure that the grid is operated safely and reliably (with no overloads). PowRL is benchmarked on a variety of competition datasets hosted by the L2RPN (Learning to Run a Power Network). Even with its reduced action space, PowRL tops the leaderboard in the L2RPN NeurIPS 2020 challenge (Robustness track) at an aggregate level, while also being the top performing agent in the L2RPN WCCI 2020 challenge. Moreover, detailed analysis depicts state-of-the-art performances by the PowRL agent in some of the test scenarios.


翻译:世界各地的电力电网通过向若干产业、企业和家庭消费者提供不间断、可靠和不短暂的电力,发挥着重要的社会和经济作用。随着可再生能源资源和EV的出现,产生了不确定的发电和高度动态的负载需求,通过适当管理临时稳定问题和将停电事件本地化来确保电力网的稳健运作变得比以往任何时候都重要。鉴于现代电网基础设施和电网运营商日益承受的压力,本文件展示了一个强化学习(RL)框架PowRL,以减轻意外网络事件的影响,并可靠地维持网络上所有时间的电力。随着可再生能源和EV的出现,可再生能源和EV的出现,导致产生新的超负荷管理超负荷,同时通过RLL指导的最佳地形选择,确保电网安全可靠地运行(没有超载)。PowRL以L2RPN(学会运行一个电力网络)主办的各种竞争数据集为基准。即使行动空间缩小,PowRR在任何时候仍然可靠地维持网络上的电力。PRBS-RB板板板在L2号CRP-2020年最高测试层上进行最新的业绩分析。

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