A Reinforcement Learning Based Model-Free Wide-Area Damping Control under Random PMU Time Delays
Notice bibliographique
Résumé
Although wide-area signals sent by remote phasor measurement units (PMUs) provide better solutions to damp inter-area low frequency oscillations, the random time delay of wide-area signal also brings new challenges for the design of wide-area damping controllers (WADCs). Most of existing wide-area damping controllers require either partial or complete knowledge of time delay. Without any knowledge of the random delays of remote PMU signals, this paper presents a reinforcement learning (RL) based model-free WADC to damp the inter-area low frequency oscillations. The RL agent takes the learning process to maximize the reward function by choosing an optimal action on each state. In terms of the RL algorithm, the absolute value of angular velocity difference between two generators is chosen as states while generators' active power set point is selected as actions. Comparison studies are performed on IEEE 10-Generator 39-Bus system with a fixed parameter WADC and a model-based Q-learning WADC. The results show the proposed model-free WADC can quickly damp inter-area low frequency oscillations with random delays of wide-area signals sent by PMUs, while the fixed parameter WADC fails to stable the system and the model-based Q-learning WADC has large steady-state errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».