Quantum-Enhanced Deep Deterministic Policy Gradient for Voltage Regulation in Smart Grids With High Electromobility Penetration
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of electric vehicles and integration of distributed renewable energy resources are reshaping power distribution systems. Although these developments promote decarbonization and enhance energy accessibility, they also present challenges related to nodal voltage regulation and power flow management. Quantum-enhanced learning can address modern power system control challenges. We introduce a Quantum-Enhanced Deep Deterministic Policy Gradient algorithm (Q-DDPG) for voltage regulation in smart grid networks with high electric vehicle integration. By incorporating parameterized quantum circuits into the actor network, our approach efficiently searches for high-dimensional control policies using entanglement and superposition. We model the smart grid as a continuous Markov decision process, with nodal voltages, electric vehicle demands, and renewable fluctuations as states, and voltage setpoints and reactive power dispatch as actions. Simulations on a 33-bus feeder with varying electric vehicle penetration levels show that Q-DDPG achieves faster convergence, maintains voltage profiles within ±1% of nominal values, and significantly reduces voltage deviation compared to standard classical reinforcement learning models. Robustness analysis demonstrates that quantum-enhanced exploration yields more resilient control strategies, suggesting that quantum-inspired reinforcement learning can significantly enhance voltage stability and power quality in smart grids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».