arXiv cs.AI· Chenghao Huang, Yue Yang, Hao Wang·· 7 天前AI 评分27
面向配电网社区电池协调的物理信息图安全强化学习
Physics-Informed Graph-Based Safe RL with Constraint-Specific Critics for Community Battery Coordination in Distribution Network
AI 导读
研究人员提出一种面向配电网社区储能协调的物理信息安全强化学习算法 LDCPPO，在控制运行成本的同时将关键电压越限程度降低高达 80.5%。该方法构建结合线路阻抗与物理损失的双层物理信息图表征建模时空交互，并通过独立的奖励与成本 Critic 保持异构信号。测试表明，该算法同时取得了最低的电压越限次数与线路过载程度。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org