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  Reinforcement learning optimizes power dispatch in decentralized power grid

Lee, Y., Choi, H., Pagnier, L., Kim, C. H., Lee, J., Jhun, B., Kim, H., Kurths, J., Kahng, B. (2024): Reinforcement learning optimizes power dispatch in decentralized power grid. - Chaos, Solitons and Fractals, 186, 115293.
https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.115293

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_30714 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_30714_2
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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lee_2024_2407.15165v1.pdf (Preprint), 2MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
lee_2024_2407.15165v1.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Lee, Yongsun1, Autor
Choi, Hoyun1, Autor
Pagnier, Laurent1, Autor
Kim, Cook Hyun1, Autor
Lee, Jongshin1, Autor
Jhun, Bukyoung1, Autor
Kim, Heetae1, Autor
Kurths, Jürgen2, Autor              
Kahng, B.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Effective frequency control in power grids has become increasingly important with the increasing demand for renewable energy sources. Here, we propose a novel strategy for resolving this challenge using graph convolutional proximal policy optimization (GC-PPO). The GC-PPO method can optimally determine how much power individual buses dispatch to reduce frequency fluctuations across a power grid. We demonstrate its efficacy in controlling disturbances by applying the GC-PPO to the power grid of the UK. The performance of GC-PPO is outstanding compared to the classical methods. This result highlights the promising role of GC-PPO in enhancing the stability and reliability of power systems by switching lines or decentralizing grid topology.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2024-07-252024-09-01
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.chaos.2024.115293
MDB-ID: No data to archive
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Model / method: Machine Learning
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Chaos, Solitons and Fractals
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 186 Artikelnummer: 115293 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/190702
Publisher: Elsevier