Physics-Guided Multi-Agent Adversarial Reinforcement Learning for Robust Active Voltage Control With Peer-to-Peer (P2P) Energy Trading
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of peer-to-peer (P2P) energy trading in the active distribution network can facilitate profit sharing among numerous prosumers while effectively accommodating the integration of distributed renewable energy. However, the market-oriented P2P energy trading involved self-interested prosumers could unavoidably result in voltage violations of buses. To tackle this challenge, this paper proposes a physics-guided multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) integrated with adversarial learning for both day-ahead trading and intra-day voltage regulation. In the day-ahead energy trading, an energy cost minimization framework is built and constrained with distributed generators and battery energy storage systems (BESSs) for the repeated rounds of multilateral negotiations among prosumers to reach an optimal trading solution without considering physical network limitations. Then, in the intra-day voltage regulation, the physics-guided multi-agent adversarial twin delayed deep deterministic (PG-MA2TD3) policy gradient algorithm is designed to overcome the voltage fluctuation problem and minimize the line loss via adjusting the active power from BESSs and reactive power from photovoltaic (PV) inverters. Moreover, the Jacobian matrix is exploited to measure the impact of neighbor bus active power variations on local voltage due to neighborhood trading in P2P transaction and a multi-agent adversarial learning (MAAL) approach is implemented to obtain an adaptive descend gradient corresponding to the action of the adjacent agents in Q function for increasing the robustness of trained policy. It is verified that the proposed method provides better robustness and the largest steady-state reward with comparison to various state-of-the-art methods on the IEEE 33- bus system with three-year data in Portuguese power system.
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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) | 0,000 | 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 ».