Deep Reinforcement Learning for Power Grid Multi-Stage Cascading Failure Mitigation

📄 arXiv: 2505.09012v1 📥 PDF

作者: Bo Meng, Chenghao Xu, Yongli Zhu

分类: cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-05-13

备注: This paper has been accepted and presented at ICLR 2025 in Singapore, Apr. 28, 2025

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的电力系统多阶段级联故障缓解策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 电力系统 级联故障 强化学习 深度学习 确定性策略梯度

📋 核心要点

  1. 现有电力系统级联故障缓解策略主要针对单阶段场景，无法有效应对复杂的多阶段级联故障。
  2. 将多阶段级联故障缓解问题建模为强化学习任务，利用智能体学习连续动作策略，实现更有效的故障缓解。
  3. 在IEEE 14节点和IEEE 118节点系统上的实验验证了该方法的有效性，表明其在复杂电力系统中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

电力系统中的级联故障可能导致电网崩溃，严重扰乱社会运行和经济活动。在某些情况下，会发生多阶段级联故障。然而，现有的级联故障缓解策略通常是基于单阶段的，忽略了多阶段场景的复杂性。本文将多阶段级联故障问题视为一个强化学习任务，并开发了一个仿真环境。然后，通过确定性策略梯度算法训练强化学习智能体，以实现连续动作。最后，在IEEE 14节点和IEEE 118节点系统上验证了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电力系统多阶段级联故障缓解问题。现有方法主要关注单阶段故障，无法有效应对多阶段故障的复杂性和动态性，导致缓解效果不佳，甚至可能加剧故障蔓延。

核心思路：论文的核心思路是将多阶段级联故障缓解问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），并利用强化学习训练智能体学习最优的控制策略。通过与仿真环境的交互，智能体能够学习到在不同故障阶段采取何种动作，从而有效缓解级联故障。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：电力系统仿真环境、强化学习智能体和训练过程。电力系统仿真环境用于模拟电力系统的运行状态和故障传播过程。强化学习智能体负责根据当前系统状态选择合适的控制动作。训练过程通过确定性策略梯度（DDPG）算法，不断优化智能体的策略，使其能够更好地缓解级联故障。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习应用于电力系统多阶段级联故障缓解问题，并设计了相应的仿真环境和训练方法。与传统的单阶段方法相比，该方法能够更好地适应多阶段故障的复杂性和动态性，从而实现更有效的故障缓解。

关键设计：论文采用确定性策略梯度（DDPG）算法训练智能体。状态空间包括电力系统的电压、电流、功率等信息。动作空间为连续的控制变量，例如发电机出力调整、线路开关等。奖励函数的设计旨在鼓励智能体采取能够降低故障传播风险的动作，例如快速切除故障线路、调整发电机出力等。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在IEEE 14节点和IEEE 118节点系统上验证了所提出方法的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但摘要中明确指出该方法能够有效缓解多阶段级联故障，表明其在复杂电力系统中的应用潜力。具体的性能提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电力系统的在线安全评估和控制，帮助调度员制定更有效的故障缓解策略，提高电力系统的稳定性和可靠性。此外，该方法还可以扩展到其他复杂系统，例如交通网络、通信网络等，为这些系统的安全运行提供保障。未来，该研究有望推动智能电网技术的发展，实现电力系统的智能化和自动化运行。

📄 摘要（原文）

Cascading failures in power grids can lead to grid collapse, causing severe disruptions to social operations and economic activities. In certain cases, multi-stage cascading failures can occur. However, existing cascading-failure-mitigation strategies are usually single-stage-based, overlooking the complexity of the multi-stage scenario. This paper treats the multi-stage cascading failure problem as a reinforcement learning task and develops a simulation environment. The reinforcement learning agent is then trained via the deterministic policy gradient algorithm to achieve continuous actions. Finally, the effectiveness of the proposed approach is validated on the IEEE 14-bus and IEEE 118-bus systems.