Quantum-Embedded Dynamic Security Control using Hybrid Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2512.04095v1 📥 PDF

作者: Amin Masoumi, Mert Korkali

分类: eess.SY

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

提出量子嵌入的混合深度强化学习方法，用于提升动态安全控制的效率。

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

关键词: 动态安全控制 深度强化学习 量子计算 智能电网 电力系统 量子嵌入 混合算法

📋 核心要点

  1. 传统动态安全控制方法在处理复杂电力系统时效率较低，难以满足实时性和准确性要求。
  2. 论文提出一种量子嵌入的混合深度强化学习算法，旨在利用量子计算能力提升动态安全控制的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在IEEE 39总线测试系统中表现出潜力，但也存在需要进一步改进的不足。

📝 摘要（中文）

动态安全控制(DSC)被认为是未来电力grid的关键步骤，尤其是在逆变器资源日益普及的情况下。然而，由于问题的复杂性以及需要及时且精确地求解微分-代数方程，无论是自动发电控制还是虚拟惯性调度，这些实践的效率都难以处理。为此，无模型的深度强化学习算法展示了可靠的性能。此外，容错和近期的量子计算术语，即含噪声的中等规模量子(NISQ)，为利用量子能力改进无模型算法的性能开辟了道路。本文提供了一个有组织的框架，并通过评估量子嵌入算法在IEEE 39总线测试系统的DSC上的性能来评估其可靠性。因此，获得的结果展示了有希望的应用，以及可以解决并在以后进一步开发的缺点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电力系统中动态安全控制(DSC)的效率问题。传统的DSC方法，如自动发电控制(AGC)和虚拟惯性调度，在面对日益复杂的电力系统（特别是大量逆变器接入）时，由于需要实时求解复杂的微分-代数方程，计算负担重，难以保证控制的实时性和准确性。

核心思路：论文的核心思路是将量子计算嵌入到深度强化学习(DRL)算法中，利用量子计算的并行性和加速能力来提升DRL算法的训练和决策效率，从而提高DSC的性能。具体而言，论文探索了在含噪声的中等规模量子(NISQ)计算机上运行量子算法的可能性，以期在近期内实现量子加速。

技术框架：论文提出的技术框架包含以下几个主要模块：1) 电力系统建模：建立IEEE 39总线测试系统的动态模型，用于模拟电力系统的运行状态。2) 深度强化学习智能体：设计基于DRL的智能体，用于学习最优的动态安全控制策略。3) 量子嵌入模块：将量子计算嵌入到DRL智能体中，例如使用量子神经网络或量子优化算法来加速DRL的训练或决策过程。4) 评估模块：评估量子嵌入DRL算法在DSC任务上的性能，并与传统的DRL算法进行比较。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将量子计算与深度强化学习相结合，探索了量子计算在电力系统动态安全控制中的应用潜力。与传统的DRL方法相比，该方法有望利用量子计算的优势，提高算法的训练速度和决策效率，从而实现更快速、更准确的动态安全控制。

关键设计：论文的关键设计细节包括：1) 量子算法的选择：根据NISQ计算机的特点，选择适合在NISQ计算机上运行的量子算法，例如变分量子特征求解器(VQE)或量子近似优化算法(QAOA)。2) 量子嵌入方式：设计合理的量子嵌入方式，例如将量子神经网络作为DRL智能体的部分组件，或使用量子优化算法来优化DRL智能体的参数。3) 奖励函数设计：设计合适的奖励函数，以引导DRL智能体学习到最优的动态安全控制策略。4) 实验参数设置：设置合理的实验参数，例如DRL智能体的网络结构、学习率、探索率等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在IEEE 39总线测试系统上验证了量子嵌入深度强化学习算法的有效性，结果表明该方法在动态安全控制方面具有潜在的应用价值。虽然目前的结果仍存在一些局限性，但为未来进一步研究和开发量子计算在电力系统中的应用奠定了基础。未来的研究可以集中在克服当前量子硬件的限制，并探索更有效的量子嵌入方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的动态安全控制，提高电力系统应对扰动的能力，保障电力系统的稳定运行。通过量子计算的加速，可以实现更快速、更精确的控制策略，降低电力系统发生故障的风险。未来，该技术有望推广到更大规模、更复杂的电力系统中，为构建安全、可靠、高效的智能电网提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

Dynamic security control (DSC) is considered a pivotal step for the future power grid, which is increasingly penetrated by inverter-based resources. However, the efficiency of such practices, whether governed by automatic generation control or virtual inertia scheduling, can be intractable due to the complexity of the problem and the need to solve the differentialalgebraic equation in a timely manner with the required accuracy. In this regard, the model-free deep reinforcement learning algorithm demonstrates reliable performance. In addition, the introduction of fault-tolerant and near-term quantum computing terminologies, i.e., noisy intermediate-scale quantum, opens avenues for improving the performance of model-free algorithms leveraging quantum capabilities. This paper provides an organized framework and assesses its dependability by evaluating the performance of a quantum-embedded algorithm on the DSC of the IEEE 39-bus test system. Hence, the obtained results demonstrate promising applications, along with shortcomings that can be addressed and further developed later.