Networked Multiagent Safe Reinforcement Learning for Low-carbon Demand Management in Distribution Network
作者: Jichen Zhang, Linwei Sang, Yinliang Xu, Hongbin Sun
分类: eess.SY, cs.AI
发布日期: 2023-11-27
备注: Submitted to IEEE Transactions on Sustainable Energy
DOI: 10.1109/TSTE.2024.3355123
💡 一句话要点
提出基于网络多智能体的安全强化学习框架以实现低碳需求管理
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 低碳需求管理 多智能体系统 安全强化学习 配电网络 碳排放约束 资源调度 智能电网
📋 核心要点
- 现有方法在低碳需求管理中面临信息不完全和碳排放约束的挑战，难以实现高效的资源调度。
- 本文提出了一种双层操作框架，利用多智能体系统和安全强化学习算法，优化负载控制和网络调度。
- 通过在IEEE 33-bus和123-bus配电网络系统中的案例研究，验证了该方法在满足碳排放约束和安全性方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于多智能体的双层操作框架，用于考虑需求侧碳排放配额的配电网络低碳需求管理。在上层，聚合负载智能体优化各种负载的控制信号以最大化利润；在下层，配电网络运营商做出最优调度决策，以最小化运营成本，并计算分布式位置边际价格和碳强度。分布式灵活负载智能体仅拥有配电网络的不完全信息，并通过网络通信与其他智能体合作。最终，该问题被构建为一个网络多智能体约束马尔可夫决策过程，并使用一种名为共识多智能体约束策略优化的安全强化学习算法进行求解，考虑每个智能体的碳排放配额。案例研究表明，该方法在满足需求侧碳排放约束、确保配电网络安全运行和保护双方隐私方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决配电网络中低碳需求管理的挑战，尤其是在信息不完全和碳排放约束下的资源调度问题。现有方法往往无法有效处理这些复杂性，导致资源利用效率低下。
核心思路：论文提出的核心思路是构建一个多智能体的双层操作框架，利用网络通信和安全强化学习算法，优化负载控制信号和网络调度决策，从而实现低碳目标。
技术框架：整体架构包括两个层次：上层由聚合负载智能体负责优化控制信号，下层由配电网络运营商进行最优调度决策。两者通过网络通信进行信息共享和协作。
关键创新：最重要的技术创新在于将网络多智能体约束马尔可夫决策过程与安全强化学习相结合，特别是考虑了每个智能体的碳排放配额，使得系统在满足安全和隐私要求的同时，能够高效运行。
关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了智能体的通信机制、损失函数的设定，以及如何在不完全信息下进行有效的策略优化。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在IEEE 33-bus和123-bus配电网络中成功满足了碳排放约束，确保了配电网络的安全运行，并在隐私保护方面表现优异。具体性能数据和对比基线未详述，但整体提升幅度显著。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能电网、可再生能源管理和城市能源系统优化。通过实现低碳需求管理，可以有效降低碳排放，促进可持续发展，具有重要的社会和经济价值。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a multiagent based bi-level operation framework for the low-carbon demand management in distribution networks considering the carbon emission allowance on the demand side. In the upper level, the aggregate load agents optimize the control signals for various types of loads to maximize the profits; in the lower level, the distribution network operator makes optimal dispatching decisions to minimize the operational costs and calculates the distribution locational marginal price and carbon intensity. The distributed flexible load agent has only incomplete information of the distribution network and cooperates with other agents using networked communication. Finally, the problem is formulated into a networked multi-agent constrained Markov decision process, which is solved using a safe reinforcement learning algorithm called consensus multi-agent constrained policy optimization considering the carbon emission allowance for each agent. Case studies with the IEEE 33-bus and 123-bus distribution network systems demonstrate the effectiveness of the proposed approach, in terms of satisfying the carbon emission constraint on demand side, ensuring the safe operation of the distribution network and preserving privacy of both sides.