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학술저널
저자정보
임세헌 (Soongsil University) 김태근 (Soongsil University) 윤성국 (Soongsil University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
1,659 - 1,667 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.11.1659

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Distribution network reconfiguration (DNR) is a technique that changes the status of sectionalizing and tie switches for various purposes such as loss minimization, voltage profile improvement, load leveling, and hosting capacity increase. Although previous algorithms for DNR show good performance, they still have practical limitations. Most of the algorithms assumed that a central coordinator knows all parameters and/or perfect states in a distribution network. Reinforcement learning which is a model-free optimization technique can be a key way to overcome these limitations. This work proposes a DNR scheme using deep reinforcement learning to minimize power loss defined by the amount of line loss and renewable energy curtailment. We model the DNR problem as a Markov decision process (MDP) problem and apply the reinforcement learning algorithm to solve this problem in real-time. Simulation result using 33-bus radial distribution system shows that the proposed scheme shows similar performance compared to an existing method which uses all information on the distribution network.

목차

Abstract
1. 서론
2. 심층 강화학습 (Deep Reinforcement Learning)
3. 전력손실 최소화를 위한 목적함수 설정
4. 배전계통 재구성 문제 Markov decision process(MDP) 모델링
5. 사례 연구
6. 결론
References

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