논문 리뷰 2

DeepReinforcement Learning Based Active Network Management and Emergency Load-Shedding Control for Power Systems

1. 알고리즘 설명 - Deep Reinforcement Learning 본 논문에서 DRL은 전력 시스템의 주파수 제어 작업에서 더 빠른 탐색기반 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)와 진동의 필요한 특징을 포착하기 위해 설계된 보상 기능을 제시하여 통신 지연 및 비선형성 문제를 해결 - SACPER 이 알고리즘은 ANM(Active Network Management)의 순차적 의사결정 문제를 해결하기 위해서 제안됨 SACPER은 안정성 향상과 수렴 속도 측면에서 평가되었으며, ANM 문제를 최적화하고 에너지 손실 및 운영 제약 위반을 최소화함 - CVPO 이 알고리즘은 비상 부하 차단(ELS)제어 문제를 해결하기 위해 소개됨 CVPO는 안전 제약 우선 순위 문제를 ..

Energy management system for optimal cost and storage utilization of renewable hybrid energy microgrid

이 논문은 기여도 요인이라는 변수를 이용하여 피크 시간대에 신재생에너지를 사용을 함으로써 에너지 관리 시스템을 제안하고 있습니다. Microgrid configuration 1. Battery power and degradation - 배터리의 전력 흐름은 충전 또는 방전에 따라서 양방향으로 이루어져 있습니다. - P {b, ch} 및 P {b,dis}은 충전 및 방전 모드에서의 전력이며 u∈{0,1}은 배터리 모드를 지정하는 상수입니다. - 매개변수 u는 2진수이며 동시에 충방전을 방지하는 데 사용됩니다. (u =1(방전 모드), u=0(충전 모드)) - E는 배터리 용량(Wh), n {ch} 및 n {dis}는 잉여, 예비전력 대비 발생 가능한 전력을 나타냅니다.- 배터리의 사용 가능한 에너지는 SO..

논문 리뷰/EMS 2023.12.26