「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到帝國理工學院控制和能源組在讀博士王劍虹，為大家在線解讀其發表在 NeurIPS 2021 的最新研究成果：Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control on Power Distribution Networks。對本期主題感興趣的小伙伴，11 月 18 日（本周二）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly 直播間。

直播信息

本文提出了電力網絡中的一個問題，該問題為多智能體強化學習 (MARL) 的應用創造了一個令人興奮但又具有挑戰性的現實世界場景。脫碳的新趨勢給配電網絡帶來了過大的壓力。主動電壓控制被視為一種有前途的解決方案，可在無需額外硬件投資的情況下緩解電力擁塞和改善電壓質量，利用網絡中的可控設備，例如屋頂光伏 (PV) 和靜態無功補償器 (SVC)。這些可控設備數量眾多，分布在廣泛的地理區域，使 MARL 成為自然的候選者。

本文在 Dec-POMDP 的框架下制定了有源電壓控制問題，并建立了一個開源環境。它旨在彌合權力社區和 MARL 社區之間的差距，并成為 MARL 算法在現實世界中的應用的推動力。最后，我們分析了對最先進的 MARL 方法造成挑戰的有源電壓控制問題的特殊特征，并總結了潛在的方向。

論文標題：

Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control on Power Distribution Networks

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2110.14300

本次分享的具體內容有：?

• 電力網絡簡介

• 主動電壓控制的背景

• 分布式主動電壓控制

• 實驗結果

• 結論

嘉賓介紹

?王劍虹?/ 帝國理工學院博士生?

王劍虹，帝國理工學院控制和能源組在讀博士，目前主要致力于可解釋（多智能體）強化學習以及其在電力系統或者其他平臺上的應用，已有相關工作發表在 AAAI, ICLR, NeurIPS, IJCAI。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly 視頻號和 B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

視頻號直播間：

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B 站直播間：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | 帝国理工王剑虹：配电网中用多智能体强化学习进行的主动电压控制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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