Utafiti huu unapendekeza jukwaa linaloitwa GridSage, linalowezesha matukio ya uigaji yatakayotumiwa katika utafiti wa gridi za usambazaji umeme kuundwa kwa amri za lugha asilia. Mtumiaji hufafanua kwa lugha ya kawaida masharti kama vile modeli ya gridi, uzalishaji wa fotovoltaiki, nishati ya upepo, kiwango cha mzigo, uhifadhi wa nishati, magari ya umeme, saa za uendeshaji na algoriti ya ujifunzaji wa uimarishaji itakayotumiwa. Badala ya kutuma ombi hili moja kwa moja kwenye uigaji wa kifizikia, GridSage huchagua kiolezo kinachofaa cha Scenario Skill, hubadilisha kwa nyongeza sehemu zilizoombwa pekee na kuthibitisha kitu cha ScenarioConfig kilichotokana nacho kwa kuzingatia topolojia, mipaka ya vigezo, mtiririko wa nguvu na vizuizi vya uendeshaji.

Mbinu hiyo inajumuisha ufikiaji wa Scenario Skill, uhariri wa kisemantiki wa hatua kwa hatua, udhibiti wa usalama wa tabaka mbili, modeli ya gridi amilifu ya usambazaji yenye uwezo wa V2G, suluhisho la mstari la DistFlow, uthibitishaji wa mtiririko wa nguvu wa AC usio wa mstari unaotegemea OpenDSS, na mazingira ya ujifunzaji wa uimarishaji yanayooana na Gymnasium. Jukwaa linaunganisha uzalishaji wa fotovoltaiki na upepo, mifumo ya kuhifadhi nishati, kuchaji magari ya umeme na kurejesha nishati kwenye gridi, sehemu laini zilizo wazi, pamoja na mipango ya usanidi upya wa gridi iliyothibitishwa mapema katika mazingira yale yale ya majaribio.

Katika ulinganisho wa mifano 200 uliotayarishwa kwa usanidi wa lugha asilia, mtiririko kamili wa kazi wa GridSage ulifikia usahihi wa amri wa %96,0, usahihi wa sehemu wa %96,12, uhalali wa %98,0 na utayari wa kutekelezwa wa %96,0. Mbinu msingi inayozalisha usanidi kamili moja kwa moja ilitoa usahihi wa amri wa %52,5 pekee na utayari wa kutekelezwa wa %44,5. Katika jaribio la usalama lenye matukio 76, kithibitishaji cha jumla kilizuia usanidi wote 40 wenye makosa dhahiri kabla ya kuendeshwa; uthibitishaji wa Scenario Skill uliingilia %80 ya matukio yanayoweza kuendeshwa lakini yenye hatari kwa kutoa onyo au kuyakataa.

Katika tukio la IEEE lenye ncha 33, uzalishaji mkubwa wa fotovoltaiki na mzigo mdogo, algoriti za SAC, TD3, DDPG na PPO zilifunzwa kwa hatua 200.000. Rejea ya uboreshaji inayotegemea Gurobi ilipata thamani ya chini zaidi ya lengo la jumla ya 96.091,90, uzingatiaji wa volteji wa %99,18 na matumizi ya nishati jadidifu ya %100. Miongoni mwa vidhibiti vilivyojifunza, SAC ilitoa matokeo bora zaidi kwa ujumla ikiwa na thamani ya lengo la jumla ya 98.476,50; hata hivyo, uzingatiaji wa volteji ulibaki %93,62 na matumizi ya nishati jadidifu %94,59. Matokeo hayo hayatokani na utekelezaji katika gridi halisi ya usambazaji, bali yanategemea tukio moja kuu la RL, mbegu tatu za nasibu na mfano wa awali wa programu ambao haujapitiwa na wataalamu rika.

Utafiti unajaribu kutatua tatizo gani?

Kufanya utafiti wa ujifunzaji wa uimarishaji katika gridi za usambazaji si kuchagua algoriti pekee. Mtafiti lazima afafanue kwa uthabiti topolojia ya gridi, wasifu wa mzigo na nishati jadidifu, uwezo wa vifaa, tabia ya magari ya umeme, mipaka ya uhifadhi, muda wa uendeshaji, kisuluhishi cha mtiririko wa nguvu, dhima ya zawadi na mbegu za majaribio.

Kuweka mipangilio hii kwa mkono husababisha matatizo matatu makuu:

• Muda wa kuunda tukio na gharama ya usanidi huongezeka.
• Vigezo vinavyokinzana au visivyotekelezeka kifizikia vinaweza kuundwa kwa urahisi.
• Tofauti ndogo za usanidi ambazo hazijarekodiwa kati ya majaribio hudhoofisha uzalishaji upya wa matokeo na ulinganisho wa haki wa algoriti.

Miundo mikubwa ya lugha inaweza kubadilisha maombi ya lugha asilia kuwa data iliyopangwa. Hata hivyo, tukio la gridi ya umeme si jukumu la kawaida la kuzalisha maandishi. Muundo wa lugha unaweza kuongeza kifaa kwenye ncha isiyokuwepo, kuomba modeli ya gridi isiyotumika, kufafanua kipindi cha muda kinyume au kuhatarisha mipaka ya volteji kwa uzalishaji uliopitiliza. Kwa hiyo swali kuu la utafiti ni hili: Je, unyumbufu wa lugha asilia unaweza kubadilishwa kuwa zana salama na inayoweza kurudiwa ya kusanidi majaribio bila kulegeza kanuni za kifizikia za gridi?

Mtiririko wa jumla wa kazi wa GridSage

Katika muhtasari wa picha wa utafiti, mchakato unaoanzia kwa mtumiaji unaonyeshwa katika hatua tano kuu:

1. Mtumiaji anaeleza kwa lugha asilia tukio la gridi ya usambazaji analotaka kuchunguza.
2. Jukwaa huchukua rekodi inayofaa ya Scenario Skill kutoka katika matukio msingi kama mfumo wa IEEE wenye ncha 33, 69 au 123.
3. Bila kuandika upya kabisa usanidi uliopo, ni vigezo vilivyoombwa na mtumiaji pekee vinavyobadilishwa.
4. Topolojia, utekelezekaji wa nguvu, mipaka ya volteji na vizuizi vya uendeshaji huthibitishwa.
5. Tukio halali huendeshwa katika mazingira ya ujifunzaji wa uimarishaji, kisha gharama, uzingatiaji wa volteji, matumizi ya nishati jadidifu na uridhishaji wa kuchaji magari ya umeme huripotiwa.

Katika usanifu huu, muundo mkubwa wa lugha hauwezi kufikia moja kwa moja tabaka la uigaji wa kifizikia. Muundo wa lugha huzalisha amri katika tabaka la usanidi pekee. Hali halisi ya gridi, mtiririko wa nguvu na vitendo vya vifaa huundwa kwa vipengele vya programu vya kideterministi. Utenganishaji huu unalenga kuzuia kutokuwa na uhakika katika uzalishaji wa maandishi huru wa muundo wa lugha kuhamishwa moja kwa moja kwenye hesabu za gridi.

Scenario Skill ni nini?

Scenario Skill ni kitengo cha maarifa kinachoweza kutumiwa tena ambacho kinawakilisha hali ya kawaida ya uendeshaji wa gridi ya usambazaji. Kwa mfano, uzalishaji mkubwa wa fotovoltaiki, mzigo mdogo, uchaji mkubwa wa magari ya umeme au hali ya rasilimali yenye unyumbufu mdogo inaweza kufafanuliwa kama rekodi tofauti ya ujuzi.

Kila ujuzi una vipengele vifuatavyo:

\[ S_k=(id_k,z_k,T_k,R_k,D_k,P_k,N_k,A_k,M_k,V_k) \]

Hapa \(id_k\) inaonyesha kitambulisho cha ujuzi, \(z_k\) maelezo ya kisemantiki, \(T_k\) vifungu vya uanzishaji, \(R_k\) maombi wakilishi ya watumiaji, \(D_k\) ufafanuzi wa vifaa na hali za uendeshaji, \(P_k\) vigezo vinavyopendekezwa, \(N_k\) kanuni za mabadiliko katika kiwango cha ncha, \(A_k\) mipangilio ya ujifunzaji wa uimarishaji, \(M_k\) vipimo vya tathmini na \(V_k\) kanuni za uthibitishaji.

Muundo huu hubadilisha uzoefu wa watafiti kuwa maarifa ya matukio yanayoweza kutafutwa na kudhibitiwa badala ya madokezo ya maandishi huru. Maktaba ya ujuzi imeundwa kwa namna iliyo wazi; hali mpya za gridi na kanuni za uthibitishaji zinaweza kuongezwa baadaye.

Ujuzi unaofaa huchaguliwaje?

Kwa ombi la mtumiaji \(U_{in}\) na hali ya sasa ya tukio \(C_{cur}\), kila ujuzi hupewa alama ya ulinganifu:

\[ \operatorname{Score}(S_k|U_{in},C_{cur})=\omega_1I_T(U_{in},T_k)+\omega_2I_R(U_{in},R_k)+\omega_3I_D(U_{in},D_k)+\omega_4I_S(U_{in},S_k) \]

\(I_T\) hupima ufanano wa amri ya mtumiaji na vifungu vya uanzishaji; \(I_R\) ulinganifu na maombi wakilishi; \(I_D\) uhusiano wa vifaa na vyanzo vya nishati vilivyotajwa na ujuzi; na \(I_S\) ulinganifu na hali ya sasa ya tukio. Vigawo vya \(\omega_1\)–\(\omega_4\) huamua uzito linganifu wa vigezo vinne.

Katika Algoriti ya 1, ujuzi wenye alama zinazozidi kizingiti fulani huingizwa katika seti ya wagombea na ujuzi wenye alama ya juu zaidi huchaguliwa. Ikiwa hakuna ujuzi unaovuka kizingiti, mfumo hurejesha kwamba haukupata ujuzi unaofaa. Vigezo, kanuni za ncha, mipangilio ya algoriti, vipimo vya utendaji na kanuni za usalama za ujuzi uliochaguliwa huhamishwa kama muktadha kwenda hatua inayofuata ya uhariri.

Ingawa muundo wa vipengele vya ulinganifu umeelezwa katika utafiti, thamani za namba za vigawo vya uzito na kizingiti cha ufikiaji hazijatolewa katika maandishi makuu. Hali hii huzuia uzalishaji upya wa kujitegemea wa utaratibu wa kufikia ujuzi kwa mipangilio ile ile.

Kwa nini uhariri wa kisemantiki wa hatua kwa hatua ni muhimu?

Mtumiaji anapotaka kubadilisha uzalishaji wa fotovoltaiki pekee katika tukio lililopo, kuzalisha upya kitu kizima cha ScenarioConfig huleta hatari isiyohitajika. Muundo wa lugha unaweza kubadilisha kwa bahati mbaya au kusahau sehemu zilizokuwa zimefafanuliwa kwa usahihi.

Badala yake, GridSage huunda seti ya Delta Command yenye mabadiliko yanayohitajika pekee:

\[ \Delta=\operatorname{Generate\_Delta}(U_{in},C_{cur},\mathcal{H}) \]

Kila amri ya mabadiliko huwakilishwa kwa utatu ufuatao:

\[ d_i=(a_i,q_i,v_i) \]

\(a_i\) huonyesha aina ya tendo kama kusasisha au kuwezesha; \(q_i\) sehemu lengwa ya usanidi; na \(v_i\) thamani mpya. Mabadiliko yote yanayotokana na ombi moja la mtumiaji ni kama ifuatavyo:

\[ \Delta=(d_1,d_2,\ldots,d_m) \]

Mbinu hii hurahisisha kuhifadhi hali iliyopo, kufuatilia historia ya mabadiliko na kusahihisha sehemu zenye makosa moja baada ya nyingine.

Amri ya lugha asilia ilibadilishwaje kuwa tukio lililopangwa?

Katika amri ya mfano katika utafiti, mtumiaji anaomba masharti yafuatayo:

• Gridi ya usambazaji ya IEEE yenye ncha 33,
• Kuongeza uzalishaji wa fotovoltaiki mara 2,0 kati ya 10.00–14.00,
• Kupunguza mzigo hadi mara 0,7 katika kipindi hicho,
• Kuongeza uwezo wa fotovoltaiki wa 300 kW kwenye ncha b18,
• Kuongeza hifadhi ya nishati ya 500 kWh kwenye ncha b18,
• Kutumia algoriti ya SAC katika tathmini,
• Kulinganisha matokeo na rejea ya uboreshaji inayotegemea Gurobi.

Jukwaa liligawanya ombi hili changamano katika makundi manne ya usanidi: lengo la tukio, vigezo vya jumla vya uendeshaji, mabadiliko ya ncha na vifaa, pamoja na mipangilio ya algoriti na utekelezaji. Hivyo, mahitaji ya muda, kifaa, uwezo na algoriti katika aya moja yaliandikwa katika sehemu tofauti.

Uthibitishaji wa usalama wa tabaka mbili

Tukio tarajiwa halitumwi moja kwa moja kwa kisuluhishi cha mtiririko wa nguvu. Kanuni za uthibitishaji hufafanuliwa kama muungano wa ukaguzi wa jumla na mahususi kwa ujuzi:

\[ V(C_{prop},S)=V_g(C_{prop})\oplus V_k(C_{prop},S) \]

\(V_g\) inaonyesha uthibitishaji wa jumla unaotumika kwa matukio yote; \(V_k\) inaonyesha ukaguzi wa kisemantiki uliofafanuliwa kwa Scenario Skill iliyochaguliwa.

Vizuizi thabiti vya jumla

Katika hatua ya kwanza, huangaliwa ikiwa usanidi unaweza kuendeshwa. Masuala makuu yaliyochunguzwa ni:

• Ikiwa modeli ya gridi iliyoombwa inatumika,
• Mpangilio wa kimantiki wa saa za kuanza na kumaliza,
• Uhalali wa hatua ya muda,
• Utumiaji wa algoriti na hali ya utekelezaji,
• Kuwepo kwa ncha iliyotajwa kwenye gridi,
• Ulinganifu wa vifaa na ncha pamoja na tukio husika,
• Kubaki kwa vigawo vya fotovoltaiki, mzigo na vigawo vingine ndani ya viwango vinavyoruhusiwa,
• Muunganisho wa topolojia, utekelezekaji wa mtiririko wa nguvu na mipaka ya uendeshaji.

Kwa mfano, uigaji unaoanza saa 23.00 na kumalizika saa 22.00 ulikataliwa. Modeli isiyotumika ya “ieee999” pia ilizuiwa kabla ya kuendeshwa, na mtumiaji akajulishwa chaguo zinazopatikana za IEEE zenye ncha 33, 69 na 123.

Udhibiti wa kisemantiki wa Scenario Skill

Hata kama usanidi unaweza kuendeshwa kiufundi, unaweza kuwa hatari kwa lengo la utafiti. Kwa mfano, kisuluhishi kinaweza kuendesha tukio ambalo uzalishaji wa fotovoltaiki umeongezwa mara 2,8, mzigo umepunguzwa hadi mara 0,7 na usaidizi wa uhifadhi wa nishati pamoja na SOP umezimwa. Hata hivyo, uzalishaji mkubwa, matumizi madogo na unyumbufu mdogo vikijumuika, zinaweza kusababisha hatari ya volteji kupita kiasi na kupunguza nishati jadidifu.

Badala ya kukataa lazima matukio kama hayo, GridSage inaweza kuyaweka katika hali ya “onyo”. Kwa njia hii, makosa dhahiri ya kifizikia au ya skimu hutenganishwa na hali za msongo ambazo mtafiti anaweza kutaka kuchunguza kwa makusudi.

Modeli ya kifizikia ya gridi ya usambazaji

ScenarioConfig iliyothibitishwa hubadilishwa kutoka maandishi kuwa hali ya kifizikia ya gridi iliyoainishwa kwa muda. Katika kila hatua ya muda, mizigo, uzalishaji jadidifu, magari ya umeme, uhifadhi, SOP na topolojia iliyochaguliwa huundwa pamoja.

Modeli ya mzigo

Mzigo amilifu kwenye ncha unajumuisha wasifu msingi, kizidishi cha jumla cha mzigo, kigezo kinachotegemea muda na mzigo wa ziada katika kiwango cha ncha:

\[ P^L_{i,t}=\alpha^L\rho^L_t\bar{P}^L_{i,t}+\Delta P^L_i \]

Mzigo tendaji huhesabiwa huku pembe msingi ya kipengele cha nguvu ikihifadhiwa:

\[ Q^L_{i,t}=P^L_{i,t}\tan\phi_i \]

\(\alpha^L\) inaonyesha kizidishi cha jumla cha mzigo; \(\rho^L_t\) kigezo cha wasifu wa muda; \(\Delta P^L_i\) mzigo ulioongezwa kwenye ncha husika; na \(\phi_i\) pembe msingi ya kipengele cha nguvu.

Nishati jadidifu na uhifadhi

Uzalishaji wa fotovoltaiki hupimwa kwa kizidishi cha jumla cha uzalishaji, wasifu wa muda na nyongeza za uwezo katika kiwango cha ncha. Uzalishaji wa upepo pia hutegemea wasifu msingi wa upatikanaji na uwezo wa ziada. Wasifu hubadilishwa kwa mbegu za nasibu zisizobadilika ili kuwezesha jaribio lile lile kuzalishwa upya.

Mifumo ya kuhifadhi nishati imeundwa kama rasilimali zilizounganishwa kati ya vipindi kupitia mipaka ya nguvu za kuchaji na kutoa chaji, ufanisi, na hali ya chini–juu ya ujazo.

Modeli ya gari la umeme na V2G

Nishati ya betri ya gari la umeme katika hatua inayofuata ya muda husasishwa kwa mlinganyo ufuatao:

\[ E_{v,t+1}=\operatorname{clip}\left(E_{v,t}+\eta_c[P^{EV}_{v,t}]^+\Delta t-\frac{[-P^{EV}_{v,t}]^+}{\eta_d}\Delta t,\ 0,\ E^{max}_v\right) \]

Thamani chanya ya \(P^{EV}_{v,t}\) inaonyesha kuchaji, na thamani hasi inaonyesha kutoa nishati kwenda kwenye gridi. \(\eta_c\) na \(\eta_d\) ni ufanisi wa kuchaji na kutoa chaji. Jumla ya nguvu ya magari ya umeme katika kituo ni jumla ya nguvu za magari yaliyounganishwa:

\[ P^{EV}_{s,t}=\sum_{v\in V_{s,t}}P^{EV}_{v,t} \]

Saa za kuwasili na kuondoka, ujazo wa awali, nishati lengwa na mahitaji ya kuchaji ziliundwa kwa mbegu zisizobadilika. Hivyo, usaidizi wa V2G na uridhishaji wa kuchaji vinaweza kutathminiwa ndani ya tukio lile lile.

Unyumbufu wa topolojia unaotegemea SOP na NOP

Usawaziko wa nguvu amilifu katika sehemu laini iliyo wazi inayounganisha ncha mbili huundwa hivi:

\[ P^{SOP}_{i,t}+P^{SOP}_{j,t}+P^{loss}_{k,t}=0 \]

Mpaka wa nguvu dhahiri hutumika katika kila ncha ya kigeuzi:

\[ (P^{SOP}_{i,t})^2+(Q^{SOP}_{i,t})^2\leq(S^{max}_k)^2 \]

SOP inaweza kutoa usaidizi huru wa nguvu tendaji katika kila ncha huku ikihamisha nguvu amilifu kati ya ncha mbili.

Katika usanidi upya unaotegemea NOP, kidhibiti hakiruhusiwi kufungua na kufunga laini kiholela. Badala yake, mojawapo ya mipango halali ya topolojia iliyothibitishwa mapema kuhifadhi muundo wa miale na muunganisho huchaguliwa katika hatua ya ScenarioConfig. Muundo huu huzuia miundo isiyofaa kwa kisuluhishi, kama kutengeneza visiwa au topolojia yenye mizunguko.

Vitendo vya kidhibiti vilioanishwaje na mipaka ya kifizikia?

Kitendo ghafi kinachozalishwa na algoriti ya ujifunzaji wa uimarishaji hakitumiki moja kwa moja kwenye vifaa. Kitendo hicho huakisiwa kwenye eneo la uendeshaji linalotegemea hali ya sasa ya gridi na vifaa:

\[ a_t=\Pi_{\Omega(x^{sc}_t)}(u_t) \]

\(u_t\) inaonyesha pato ghafi la algoriti; \(a_t\) amri ya kifizikia inayoweza kutekelezwa; na \(\Omega(x^{sc}_t)\) eneo la uendeshaji wa kifaa linalotumika wakati huo.

Katika hatua hii:

• Vitendo vya magari ya umeme yasiyounganishwa kwenye gridi hufunikwa.
• Nguvu za kuchaji na V2G hupunguzwa hadi mipaka ya betri na kituo.
• Vitendo vya uhifadhi hupunguzwa kulingana na hali ya ujazo.
• Ncha za SOP zisizo amilifu huwekwa sifuri.
• Amri za SOP huakisiwa kwenye mpaka wa nguvu dhahiri wa kigeuzi.

Udungaji wa nguvu halisi katika kiwango cha ncha

Thamani chanya inapokubaliwa kama uzalishaji halisi kuelekea kwenye gridi, udungaji wa nguvu amilifu kwenye ncha ni kama ifuatavyo:

\[ P^{net}_{i,t}=P^G_{i,t}+P^{PV}_{i,t}+P^W_{i,t}+\sum_{e\in E_i}(P^{dis}_{e,t}-P^{ch}_{e,t})-P^L_{i,t}-\sum_{s\in S_i}P^{EV}_{s,t}+P^{SOP}_{i,t} \]

Mlinganyo unajumlisha athari za uzalishaji wa kawaida, fotovoltaiki, upepo, uhifadhi, mzigo, gari la umeme na SOP katika usawaziko wa ncha ile ile.

Uthibitishaji wa mtiririko wa nguvu wa hatua mbili

Hatua ya kwanza: DistFlow ya mstari

Katika gridi ya miale, mitiririko amilifu na tendaji ya matawi huhesabiwa kwa misawazo ifuatayo:

\[ P_{ij,t}-\sum_{h:(j,h)\in\mathcal{L}^{act}_t}P_{jh,t}=-P^{net}_{j,t} \]

\[ Q_{ij,t}-\sum_{h:(j,h)\in\mathcal{L}^{act}_t}Q_{jh,t}=-Q^{net}_{j,t} \]

Kushuka kwa volteji kulikorahisishwa kuwa mstari ni kama ifuatavyo:

\[ v_{j,t}=v_{i,t}-2(r_{ij}P_{ij,t}+x_{ij}Q_{ij,t}) \]

\(v_i\) na \(v_j\) zinaonyesha mraba wa ukubwa wa volteji; \(r_{ij}\) na \(x_{ij}\) zinaonyesha ukinzani na reaktansi ya laini.

Sehemu ya uendeshaji huamuliwa kwa gharama ya kuchukua nishati kutoka gridi, gharama ya uzalishaji, gharama ya uhifadhi, hasara ya SOP na vipengele vya adhabu vinavyotumika kwa utekelezekaji wa kinamba:

\[ \min\ C^{grid}_t+C^{gen}_t+C^{ESS}_t+C^{SOP}_t+\lambda_s\phi^{slack}_t+\lambda_{sop}\phi^{sop}_t+\lambda_{nop}\phi^{nop}_t \]

Vigezo vya ulegezaji hutumiwa kudumisha usuluhishikaji katika vitendo vilivyopitiliza au vya uchunguzi. Kwa hiyo, kupatikana kwa suluhisho la mstari hakumaanishi kwamba kila hali ya uendeshaji haina adhabu au ni bora kabisa kifizikia.

Hatua ya pili: uthibitishaji wa AC wa OpenDSS

Hali ya uendeshaji iliyopatikana kwa DistFlow kisha ilitathminiwa katika mtiririko wa nguvu wa AC usio wa mstari kwa kutumia OpenDSS. Hatua hii husasisha volteji, mitiririko ya matawi, hasara za gridi na ukaribiaji wa kisuluhishi.

Matokeo ya OpenDSS huhamishwa kwenye dhima ya zawadi na rekodi za majaribio. Volteji na mitiririko ya matawi inayotokea baada ya kitendo katika hatua ya sasa ya muda haikuongezwa kwenye uchunguzi kabla ya kitendo kuchaguliwa. Hivyo, uvujaji wa taarifa usio wa kisababisho ambao ungetokea ikiwa kidhibiti kingeona matokeo ya mtiririko wa nguvu ambayo hayajatokea huzuiwa.

Nafasi ya uchunguzi ya ujifunzaji wa uimarishaji

Vekta ya hali ambayo kidhibiti huona kabla ya kitendo ina umbo lifuatalo:

\[ o_t=[\tau_t,\pi_t,P^L_t,Q^L_t,P^{RW,av}_t,SOC^{ESS}_t,m^{EV}_t,SOC^{EV}_t,\delta^{dep}_t,d^{EV}_t] \]

Vekta hiyo inajumuisha muda, bei ya umeme ikiwa ipo, mizigo amilifu na tendaji, nguvu inayopatikana ya fotovoltaiki na upepo, ujazo wa hifadhi, hali ya muunganisho wa magari ya umeme, kiwango cha betri ya gari, muda uliobaki hadi kuondoka na hitaji la kuchaji ambalo halijatimizwa.

Nafasi ya vitendo

Vekta iliyounganishwa ya vitendo inayorekebishwa kulingana na vifaa amilifu ni kama ifuatavyo:

\[ a_t=[a^{EV}_t,a^{ESS}_t,a^{PVW}_t,a^{SOP,P}_t,a^{SOP,Q1}_t,a^{SOP,Q2}_t] \]

Vitendo hudhibiti kwa mtiririko kuchaji magari ya umeme na nguvu ya V2G, kuchaji-kutoa chaji kwa hifadhi, upunguzaji wa nishati jadidifu, uhamishaji wa nguvu amilifu wa SOP na amri za nguvu tendaji katika ncha mbili. Topolojia ya NOP si kitendo cha RL cha mtandaoni; mpango mmoja halali huchaguliwa kabla ya jaribio kuanza.

Dhima ya zawadi

Zawadi chaguomsingi inaunganisha uendeshaji wa kiuchumi, usalama wa volteji, huduma ya magari ya umeme na ukaribiaji wa kisuluhishi:

\[ r_t=-\lambda_cC_t-\lambda_vV^{vio}_t-\lambda_eE^{short}_t-\lambda_uU^{EV}_t-\lambda_oI^{fail}_t \]

\(C_t\) huadhibu gharama ya uendeshaji; \(V^{vio}_t\) ukiukaji wa volteji; \(E^{short}_t\) nishati ambayo haijatimizwa gari linapoondoka; \(U^{EV}_t\) upungufu wa kuchaji kulingana na muda uliobaki wa kuegesha; na \(I^{fail}_t\) hali ya OpenDSS kutokaribia suluhisho.

Ingawa upunguzaji wa nishati jadidifu na mitiririko ya matawi hurekodiwa, havimo katika zawadi chaguomsingi kama vipengele tofauti na vilivyo wazi. Chaguo hili ni mojawapo ya sababu ambazo algoriti inaweza kuonekana kufanya vizuri katika zawadi ya mafunzo huku ikibaki dhaifu katika matumizi ya nishati jadidifu, hasara ya gridi au kipimo kingine cha kifizikia.

Jaribio la usanidi wa lugha asilia

Jaribio la lugha asilia lilikuwa na jumla ya amri 200 katika makundi manane, zikiwa 25 kwa kila kundi:

• Vizidishi vya jumla vya uzalishaji au mzigo,
• Mabadiliko katika kiwango cha ncha,
• Upatikanaji wa vifaa,
• Utenganishaji wa wasifu unaotegemea muda,
• Hali ya mafunzo au tathmini,
• Utambuzi wa lengo la Scenario Skill,
• Ulinganisho wa algoriti nyingi,
• Usanidi changamano unaounganisha maombi mengi.

Katika majaribio yote yanayosaidiwa na LLM, DeepSeek-V4-Flash ilitumiwa kama kiini cha lugha asilia. Mitiririko mitatu ya kazi ililinganishwa:

• A1: Kuzalisha kitu kizima cha ScenarioConfig moja kwa moja kutoka lugha asilia.
• A2: Kutumia Delta Command ya hatua kwa hatua.
• A3: Pamoja na Delta Command, ufikiaji wa Scenario Skill, uunganishaji unaotambua hali, uthibitishaji wa jumla, uthibitishaji wa ujuzi na rekodi ya jaribio.

Ingawa usahihi wa sehemu wa A1 unaonekana kuwa mkubwa, usahihi wa amri na utekelezekaji wake ni mdogo. Matokeo haya yanaonyesha kwamba kuzalisha thamani zinazokubalika katika sehemu moja moja hakumaanishi kuwa usanidi mzima ni kamili na thabiti.

A2 ilionyesha manufaa ya uhariri wa hatua kwa hatua kwa kuongeza usahihi wa amri kutoka %52,5 hadi %91,0. A3 ilitoa matokeo yaliyosawazika zaidi katika majukumu changamano na yanayotegemea muktadha. Ingawa kiwango cha uhalali cha A3 ni chini ya A2 kwa pointi asilimia 1,5, sababu yake si udhibiti legevu, bali ukaguzi mkali zaidi wa mtiririko kamili wa kazi.

Usahihi kulingana na makundi ya kazi

Katika ramani ya joto, A1 ilifikia %100 katika kazi rahisi za ncha na vifaa; hata hivyo, ilibaki %0 katika ulinganisho wa algoriti nyingi, %24 katika utambuzi wa lengo la Scenario Skill, na %32 katika uteuzi wa mafunzo-tathmini na usanidi changamano.

A2 ilifikia %100 katika sehemu kama wasifu wa muda na hali ya mafunzo; lakini ilitoa %64 katika ulinganisho wa algoriti nyingi na %80 katika usanidi changamano.

A3 ilitoa matokeo yafuatayo:

• Mabadiliko ya ncha: %100,
• Upatikanaji wa vifaa: %100,
• Hali ya mafunzo au tathmini: %100,
• Usanidi changamano: %100,
• Utenganishaji wa wasifu wa muda: %96,
• Ulinganisho wa algoriti nyingi: %96,
• Utambuzi wa lengo la Scenario Skill: %88,
• Mpangilio wa kizidishi cha jumla: %88.

Mchango mkuu wa GridSage ulijitokeza zaidi katika amri zinazohitaji sehemu nyingi na lengo lisilo wazi la tukio kufasiriwa pamoja, kuliko katika kazi rahisi za kujaza namba.

Jaribio la uthibitishaji wa usalama

Jaribio la usalama lilikuwa na usanidi 76. Kati yake, 40 ilikuwa na makosa dhahiri, na 36 ilikuwa matukio yanayoweza kuendeshwa, yenye hatari au ya kawaida. Makundi ya makosa dhahiri ni:

• Modeli ya gridi isiyotumika,
• Muda batili wa uigaji,
• Hatua batili ya muda,
• Hali ya algoriti isiyotumika,
• Kizidishi cha jumla kilicho nje ya mipaka,
• Ncha isiyokuwepo,
• Mabadiliko yaliyopitiliza katika kiwango cha ncha.

B1 ilikubali makosa yote dhahiri. B2 ilisimamisha makosa yote dhahiri kabla ya kuendeshwa na kufunika aina zote saba za makosa. B3 ilidumisha matokeo yale yale ya usalama thabiti huku ikiingilia %80 ya mifano inayoweza kuendeshwa lakini yenye hatari kwa lengo la tukio. Hakuna onyo lisilo sahihi lililoonekana katika matukio ya kawaida.

Jaribio hili linaonyesha kwamba uaminifu wa muundo wa lugha haupaswi kupimwa kwa kiwango cha kuzalisha amri sahihi pekee. Kuzuia amri zenye makosa kabla hazijafika kwenye kisuluhishi cha kifizikia na kutenganisha majaribio ya msongo ya makusudi na makosa halisi pia kunapaswa kutathminiwa kando.

Tukio la uzalishaji mkubwa wa fotovoltaiki na mzigo mdogo

Jaribio la ujifunzaji wa uimarishaji lilifanywa katika gridi ya IEEE yenye ncha 33. Mipangilio mikuu ilikuwa:

• Kizidishi cha uzalishaji wa fotovoltaiki: 2,0,
• Kizidishi cha mzigo: 0,7,
• Kizidishi cha gari la umeme: 1,0,
• Muda wa uigaji: saa 24,
• Hatua ya muda: dakika 60,
• Muda wa mafunzo: hatua 200.000,
• Algoriti: SAC, TD3, DDPG na PPO,
• Mbegu za tathmini: mbegu tatu za nasibu,
• Rejea ya uboreshaji: kidhibiti kinachotegemea Gurobi.

Vidhibiti vyote vililinganishwa chini ya ScenarioConfig ile ile, hali ya vifaa, upeo wa muda, uzito wa zawadi, urekebishaji wa viwango, mbegu za nasibu na uthibitishaji wa mtiririko wa nguvu wa hatua mbili.

Mikondo ya mafunzo ilionyesha nini?

Katika grafu ya mafunzo, SAC iliboreka haraka takribani kati ya hatua 70.000–100.000 na kufikia wastani wa juu zaidi wa zawadi ya kipindi miongoni mwa algoriti zilizojifunza mwishoni mwa mafunzo. TD3 ilisonga haraka mapema na baadaye ikaboreka kwa hatua ndogo zaidi. DDPG iliboreka polepole zaidi lakini mfululizo. PPO iliondoka kwa kiwango kidogo tu kutoka kiwango cha kuanzia na kubaki na zawadi iliyo chini kwa kiasi kikubwa kuliko algoriti nyingine.

Matokeo haya yanatumika tu kwa hali, kitendo, uzito wa zawadi, vigezo vikuu na tukio la PV-kubwa, mzigo-mdogo lililotumiwa. Kuwa juu kwa mkondo wa mafunzo hakuonyeshi kwamba algoriti ni bora katika hali zote za gridi.

Matokeo ya uendeshaji wa kifizikia

Lengo la jumla si gharama ya fedha pekee; linaunganisha gharama za uendeshaji na vipengele vya adhabu. Kwa hiyo, thamani ndogo humaanisha utendaji bora kwa ujumla.

Rejea inayotegemea Gurobi ilitoa matokeo bora kuliko vidhibiti vyote vilivyojifunza. Ingawa thamani ya lengo la jumla ya SAC ni takribani %2,5 juu kuliko rejea, ndiyo ya chini zaidi miongoni mwa algoriti zilizojifunza. Kwa hiyo SAC ilitathminiwa kuwa kidhibiti cha RL kilichounganisha gharama na vipengele vya adhabu kwa usawa zaidi.

TD3 ilifikia uzingatiaji wa juu zaidi wa volteji na upunguzaji wa chini zaidi wa nishati jadidifu miongoni mwa mbinu za RL; hata hivyo, thamani yake ya lengo la jumla ni kubwa kuliko SAC na DDPG. Hii inaonyesha kwamba huduma ya magari ya umeme na vipengele vingine vya adhabu pia huathiri matokeo ya jumla.

Thamani ya lengo la jumla ya DDPG ni chini kuliko TD3, huku uzingatiaji wake wa volteji ukiwa chini zaidi kuliko wa TD3. Katika Kielelezo cha 7, DDPG inaonyesha uridhishaji wa juu zaidi wa kuchaji magari ya umeme miongoni mwa vidhibiti vilivyojifunza.

PPO ilitoa matokeo mabaya zaidi kwa kiasi kikubwa kuliko vidhibiti vingine kwa sababu ya matumizi madogo ya nishati jadidifu, upunguzaji mkubwa na uzingatiaji mdogo wa volteji. Hata hivyo, matokeo haya hayathibitishi kwamba PPO kwa ujumla haifai kwa gridi za usambazaji; yanaonyesha tu kuwa ilijibadilisha kwa udhaifu chini ya utekelezaji, mipangilio na bajeti hii ya mafunzo.

Grafu za uridhishaji wa kuchaji, gharama na hasara ya gridi

Michoro ya visanduku kutoka mbegu tatu inaonyesha wastani wa vidhibiti na mgawanyo kati ya mbegu. Rejea inayotegemea Gurobi ina uridhishaji wa juu zaidi wa kuchaji magari ya umeme na hasara ya chini zaidi ya gridi. Miongoni mwa vidhibiti vilivyojifunza:

• DDPG ilionyesha uridhishaji wa juu zaidi wa kuchaji magari ya umeme,
• TD3 ilionyesha hasara ya chini zaidi ya gridi,
• SAC ilionyesha matokeo yaliyosawazika zaidi kati ya gharama, hasara na huduma ya kuchaji,
• PPO ilionyesha uridhishaji wa chini zaidi wa kuchaji na gharama ya juu zaidi.

Utafiti haukuripoti jaribio la dhana, kipindi cha kujiamini au umuhimu wa kitakwimu wa tofauti kati ya algoriti kwa michoro hii ya visanduku. Mbegu tatu za nasibu zinaweza kutumiwa kuonyesha mielekeo, lakini ni sampuli ndogo kwa upangaji thabiti wa algoriti.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Kubadilisha amri za lugha asilia kuwa mabadiliko ya hatua kwa hatua na yaliyopangwa kulitoa matokeo ya kuaminika zaidi kuliko kuzalisha usanidi wote mara moja.
• Ufikiaji wa Scenario Skill na uthibitishaji unaotambua hali uliongeza usahihi, hasa katika amri zenye sehemu nyingi na changamano.
• Uthibitishaji wa vizuizi thabiti uliweza kuzuia matukio yasiyotumika au yanayozidi mipaka ya kifizikia kufika kwenye uigaji.
• Uthibitishaji wa kisemantiki uliweza kuashiria kando matukio yanayoweza kuendeshwa kiufundi lakini yenye hatari kubwa.
• ScenarioConfig iliyothibitishwa iliweza kubadilishwa kuwa jaribio la ujifunzaji wa uimarishaji lenye mzunguko funge na ulinganisho wa algoriti kwa kutumia vipimo vya kifizikia.
• Zawadi moja ya mafunzo haikueleza kikamilifu tabia ya kidhibiti cha gridi kuhusu volteji, matumizi ya nishati jadidifu, huduma ya EV na hasara.

Mambo ambayo utafiti hauthibitishi

• GridSage haijatekelezwa mtandaoni katika gridi halisi ya usambazaji.
• Haijaamuliwa kuwa ni salama kwa muundo wa lugha kutoa maamuzi ya uendeshaji wa gridi kwa uhuru na moja kwa moja; LLM ilitumiwa katika tabaka la usanidi pekee.
• Usahihi wa amri wa %96 si kiwango cha jumla cha mafanikio kwa maumbo yote ya lugha asilia, lugha au matukio ya gridi.
• Jaribio la usalama halijumuishi aina zote zinazowezekana za makosa ya kifizikia na ya kimtandao.
• Jaribio moja la RL kwenye IEEE yenye ncha 33 halithibitishi kwamba jukwaa litapanuka kwa mafanikio yale yale katika gridi halisi kubwa zaidi.
• SAC kutoa lengo bora zaidi la jumla la RL katika jaribio hili hakuonyeshi kuwa ndiyo algoriti bora katika matatizo yote ya gridi amilifu za usambazaji.
• Matokeo ya rejea ya Gurobi hayapaswi kufasiriwa kama kiwango bora cha uendeshaji halisi; matokeo yanategemea modeli iliyotumiwa, vigezo vya ulegezaji, dhima ya lengo na dhana za kisuluhishi.
• Mbegu tatu za nasibu hazitoshi kwa ujanibishaji mpana wa algoriti.

Nguvu za utafiti

• Mpaka wazi wa usalama umewekwa kati ya muundo wa lugha na uigaji wa kifizikia.
• Mabadiliko ya tukio yamehifadhiwa kama amri za hatua kwa hatua zinazoweza kufuatiliwa.
• Usahihi wa lugha asilia, usalama wa kifizikia na utendaji wa RL vilitathminiwa katika majaribio tofauti.
• Jaribio la usanidi lenye mifano 200 linajumuisha kazi rahisi na changamano.
• Katika jaribio la usalama, makosa dhahiri yalitenganishwa na hatari zinazoweza kuendeshwa.
• DistFlow ya mstari na suluhisho la AC la OpenDSS vilitumiwa kama lango la kifizikia la hatua mbili.
• Matokeo ya gridi baada ya kitendo katika hatua ya sasa ya muda yaliondolewa kwenye uchunguzi, hivyo kuzuia uvujaji wa taarifa usio wa kisababisho.
• Algoriti za RL zililinganishwa kwa ScenarioConfig na itifaki ya mbegu ile ile.
• Msimbo wa programu na usanidi wa mifano vilishirikiwa katika hazina wazi ya GitHub.

Vikwazo vya utafiti

• Utafiti haujapitiwa na wataalamu rika.
• Maktaba ya Scenario Skill iliandaliwa kwa mkono na inajumuisha idadi ndogo ya aina za matukio.
• Jaribio kuu la RL lilifanywa katika tukio moja pekee la PV-kubwa, mzigo-mdogo la IEEE yenye ncha 33.
• Tathmini ya RL imewekewa mipaka ya mbegu tatu za nasibu.
• Maelezo ya unyeti wa vigezo vikuu na bajeti sawa ya ukokotoaji yaliwasilishwa kwa kiwango kidogo.
• Uzito wa alama za Scenario Skill na kizingiti cha ufikiaji havijaelezwa.
• Thamani za namba za uzito wa zawadi hufanya iwe vigumu kufasiri matokeo makuu.
• Upunguzaji wa nishati jadidifu si kipengele kilicho wazi katika zawadi chaguomsingi.
• Ingawa vigezo vya ulegezaji hudumisha usuluhishikaji katika hali zilizopitiliza, vinaweza kubadilisha baadhi ya ukiukaji wa kifizikia kuwa vipengele vya adhabu.
• Topolojia ya NOP haichaguliwi na RL ya mtandaoni, bali hutumika kama mpango uliowekwa mapema.
• Hakuna maunzi ya wakati halisi, data ya eneo, jaribio la mwendeshaji au utekelezaji wa kampuni ya usambazaji.
• Amri za kipimo cha lugha asilia, mbinu ya uwekaji lebo na utofauti wa lugha hazijawasilishwa kwa kina kama seti huru ya data.
• Imeelezwa kuwa data itashirikiwa kwa kuombwa; matokeo yote ya majaribio hayajatolewa katika kumbukumbu ya kudumu ya data.

Kwa nini hili ni muhimu kwa Uturuki?

Nchini Uturuki, mitambo ya nishati ya jua ya paa na ardhini, vituo vya kuchaji magari ya umeme, mifumo ya kuhifadhi nishati na mitiririko ya nguvu ya pande mbili vinafanya upangaji wa gridi ya usambazaji uzidi kuwa changamano. Kuunda kwa haraka matukio tofauti ya uzalishaji, mzigo, uhifadhi na usafiri ni hitaji muhimu la utafiti kwa kampuni za usambazaji, vyuo vikuu na waendelezaji wa teknolojia za nishati.

Kipengele cha GridSage kinachoweza kuhamishwa moja kwa moja hadi Uturuki ni usanifu wa usanidi na uthibitishaji wa matukio, badala ya matokeo ya gridi mahususi ya China. Mfumo sawa ukiendelezwa kwa Uturuki:

• Modeli za gridi ya usambazaji na viwango vya volteji vinavyotumiwa Uturuki vinaweza kuongezwa kwenye maktaba ya Scenario Skill.
• Mipaka ya ubora wa kiufundi ya EPDK na kampuni za usambazaji inaweza kubadilishwa kuwa kanuni za uthibitishaji.
• Uzalishaji wa jua, uchaji wa magari ya umeme, uhifadhi na wasifu wa mizigo ya kikanda vinaweza kufafanuliwa kwa amri za lugha asilia.
• Matukio ya uzalishaji mkubwa wa jua, mzigo mdogo wa mchana, mtiririko wa nguvu wa kinyume na volteji kupita kiasi yanaweza kuundwa kiotomatiki.
• Algoriti tofauti za udhibiti zinaweza kulinganishwa kwa haki kwa alama ya usanidi na mbegu zile zile.
• Inaweza kurekodiwa ni vigezo gani vilivyobadilishwa na maelekezo ya lugha asilia ya mwendeshaji na ni ukaguzi gani wa usalama uliopitishwa.

Kabla ya kuunganisha utekelezaji kama huo na uendeshaji halisi wa gridi, lazima uthibitishwe kwa modeli za ndani za mtiririko wa nguvu, vizuizi vya mfumo wa ulinzi, usalama wa data, uidhinishaji wa watumiaji, usalama wa kimtandao, idhini ya binadamu na majaribio ya maunzi-katika-mzunguko. Utafiti hauwasilishi mfumo huru wa uendeshaji wa gridi, bali mfano wa awali wa kuunda matukio salama na yanayoweza kurudiwa ya utafiti.

Mbinu na matokeo ya utafiti

Muhtasari wa muundo wa utafiti

Matokeo makuu ya jaribio la lugha asilia

• Mbinu kamili ya GridSage ilifikia usahihi wa amri wa %96,0.
• Usahihi wa sehemu ulikuwa %96,12, uhalali %98,0 na utayari wa kutekelezwa %96,0.
• Wastani wa duru za marekebisho ulishuka kutoka 2,70 katika uzalishaji wa moja kwa moja hadi 0,35 katika GridSage.
• Ingawa uzalishaji wa moja kwa moja wa usanidi kamili ulifaulu katika sehemu moja moja, ulishindwa wazi katika amri changamano.
• Uwakilishi wa amri wa hatua kwa hatua pekee uliongeza usahihi wa amri kutoka %52,5 hadi %91,0.
• Scenario Skill na uthibitishaji kamili vilipoongezwa, usahihi wa ulinganisho wa algoriti nyingi uliongezeka kutoka %64 hadi %96, na usanidi changamano kutoka %80 hadi %100.

Matokeo makuu ya jaribio la usalama

• Mbinu isiyo na uthibitishaji ilikubali kimakosa makosa yote dhahiri.
• Kithibitishaji cha jumla kilizuia makosa yote 40 dhahiri.
• Kiwango cha ukubali usio sahihi kilishuka kutoka %100 hadi %0.
• Makundi yote saba ya makosa dhahiri yalifunikwa.
• Uthibitishaji wa Scenario Skill uliingilia %80 ya mifano yenye hatari lakini inayoweza kuendeshwa.
• Hakuna onyo lisilo sahihi lililoripotiwa katika mifano ya kawaida kisemantiki.

Matokeo makuu ya jaribio la RL

• Rejea inayotegemea Gurobi ilitoa thamani ya chini zaidi ya lengo la jumla ya 96.091,90.
• SAC ilifikia lengo bora zaidi la jumla miongoni mwa algoriti za RL kwa 98.476,50.
• TD3 ilitoa uzingatiaji wa juu zaidi wa volteji wa %96,59 miongoni mwa mbinu za RL.
• Matumizi ya nishati jadidifu ya TD3 yalikuwa %94,66, na upunguzaji ulikuwa 4.726,24 kWh.
• Katika michoro ya visanduku, DDPG ilionyesha uridhishaji wa juu zaidi wa kuchaji EV miongoni mwa vidhibiti vilivyojifunza.
• Matumizi ya nishati jadidifu ya PPO yalishuka hadi %59,77 na upunguzaji ukapanda hadi 35.799,07 kWh.
• Hakuna kidhibiti cha RL kilichofikia matokeo ya rejea ya Gurobi ya matumizi ya nishati jadidifu ya %100 na upunguzaji sifuri.

Tathmini ya vielelezo na majedwali

Tathmini ya uzalishaji upya

Kipengele chanya cha utafiti ni lengo la kurekodi amri ya mtumiaji, ujuzi uliochaguliwa, mabadiliko ya hatua kwa hatua, hali ya ScenarioConfig, matokeo ya uthibitishaji, mbegu za nasibu na matokeo ya uigaji. Kiolesura kinachooana na Gymnasium huwezesha algoriti za nje kuendeshwa katika mazingira yale yale ya kifizikia.

Waandishi wameshiriki msimbo chanzo wa GridSage kupitia GitHub. Hazina hiyo ina programu za upande wa mbele na nyuma, skimu za usanidi, msimbo wa uthibitishaji, mifano ya Scenario Skill na kiolesura cha uigaji. Hata hivyo, vipimo vyote vya amri vilivyotumiwa katika majaribio ya makala, miundo iliyofunzwa, kumbukumbu za matokeo na data ghafi ya tathmini havijawasilishwa kama kifurushi cha kudumu cha data. Ufikiaji wa data umeelezwa kuwa “kwa kuombwa”.

Kukosekana kwa uzito wa ulinganifu wa Scenario Skill, kizingiti cha ufikiaji, uzito wa zawadi na baadhi ya vigezo vikuu vya algoriti pia hufanya uzalishaji upya kamili wa kinamba kuwa mgumu. Ufikiaji wa msimbo wazi unaweza kupunguza upungufu huu kwa sehemu, lakini haijaonyeshwa kwamba makala iliyochapishwa pekee inatosha kurejesha mipangilio yote ya majaribio.

Dokezo la chanzo na mbinu

• Jina kamili asilia la utafiti: GridSage: A Skill-Grounded LLM Platform for Scenario-Oriented Reinforcement Learning Evaluation in Distribution Networks
• Waandishi na mpangilio wao: Yilin Ge; Tao Qian; Hao Li; Qinran Hu; Zhenya Ji
• Mchango sawa au uandishi mwenza wa kwanza: Haijabainishwa.
• Mwandishi wa mawasiliano: Tao Qian
• Barua pepe ya mwandishi wa mawasiliano: Haijabainishwa katika utafiti.
• Taasisi ya 1: NARI School of Electrical and Automation Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing, China
• Taasisi ya 2: School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing, China
• DOI: 10.2139/ssrn.6944964
• Jukwaa la uchapishaji: SSRN
• Mwendeshaji wa jukwaa: Elsevier
• Jarida lililopitiwa na wataalamu rika: Jina la jarida lililopitiwa na wataalamu rika ambalo limekubali au kuchapisha utafiti halijabainishwa.
• Tarehe ya kuchapishwa: 15 Juni 2026
• Aina ya chanzo: Chapisho la awali linalojumuisha jukwaa la programu, uigaji wa mfumo wa nguvu na majaribio ya ujifunzaji wa uimarishaji
• Hali ya mapitio ya kitaalamu: Utafiti haujapitiwa na wataalamu rika.
• Kiungo rasmi cha utafiti:Ukurasa wa utafiti wa SSRN
• Kiungo cha DOI:10.2139/ssrn.6944964
• Hazina rasmi ya programu:Hazina ya GitHub ya GridSage

Michango ya waandishi imetolewa katika utafiti kama ifuatavyo: Yilin Ge — rasimu asilia, mbinu na uchanganuzi rasmi; Tao Qian — mapitio, uhariri na ushauri; Hao Li — mapitio, mbinu na uundaji wa dhana; Qinran Hu — mapitio na uhariri; Zhenya Ji — mapitio, uhariri na uthibitishaji.

Utafiti ulifadhiliwa kwa sehemu na National Natural Science Foundation of China chini ya ruzuku namba U24B2081. Waandishi walitangaza kuwa hakuna mgongano wa maslahi ya kifedha unaojulikana wala uhusiano binafsi unaoweza kuathiri kazi. Imeelezwa kuwa data itashirikiwa kwa ombi linalofaa.

Maelezo haya ya Kiswahili yalitayarishwa kwa kuchunguza maandishi, fomula, uwakilishi wa algoriti, usanifu wa mfumo, mifano ya lugha asilia, mitiririko ya uthibitishaji wa usalama, mikondo ya mafunzo, michoro ya visanduku na majedwali ya matokeo ya utafiti. Hakuna matokeo mapya ya gridi, mafanikio ya akili bandia au utekelezaji halisi wa eneo ambao haupo katika utafiti ulioongezwa. Vyanzo vya nje vilitumiwa tu kuthibitisha utambulisho wa utafiti, DOI, jukwaa la uchapishaji, hali ya mapitio ya kitaalamu na hazina ya programu.

Matokeo ya kinamba ya utafiti yanategemea kipimo cha lugha asilia chenye amri 200, jaribio la usalama lenye usanidi 76 na tukio moja kuu la ujifunzaji wa uimarishaji la IEEE lenye ncha 33. Matokeo hayapaswi kufasiriwa moja kwa moja kama utendaji wa uendeshaji wa gridi halisi ya usambazaji. Matumizi ya vitendo ya jukwaa yanahitaji mizani tofauti za gridi, mipaka ya kiufundi mahususi kwa Uturuki, wasifu halisi wa mzigo na uzalishaji, mbegu zaidi za nasibu, majaribio ya waendeshaji, udhibiti wa usalama wa kimtandao na uthibitishaji wa maunzi-katika-mzunguko.