Ин таҳқиқот платформае бо номи GridSage пешниҳод мекунад, ки имкон медиҳад сенарияҳои симулятсионӣ барои пажӯҳиши шабакаҳои тақсимоти барқ бо фармонҳои забони табиӣ сохта шаванд. Корбар шартҳоеро чун модели шабака, истеҳсоли фотоэлектрикӣ, энергияи бод, сатҳи сарборӣ, захираи энергия, воситаҳои нақлиёти барқӣ, соатҳои кор ва алгоритми омӯзиши тақвиятии истифодашаванда бо забони рӯзмарра муайян мекунад. GridSage ба ҷойи фиристодани мустақими ин дархост ба симулятсияи физикӣ, қолаби мувофиқи Scenario Skill-ро интихоб мекунад, танҳо майдонҳои дархостшударо тадриҷан тағйир медиҳад ва объекти ҳосилшудаи ScenarioConfig-ро аз ҷиҳати топология, ҳудуди параметрҳо, ҷараёни тавоноӣ ва маҳдудиятҳои истифодабарӣ эътиборсанҷӣ мекунад.

Усул аз дастрасӣ ба Scenario Skill, таҳрири тадриҷии маъноӣ, назорати дуқабатаи бехатарӣ, модели фаъоли шабакаи тақсимот бо хусусияти V2G, ҳалли хаттии DistFlow, санҷиши ғайрихаттии ҷараёни тавоноии AC бар асоси OpenDSS ва муҳити омӯзиши тақвиятии мувофиқ бо Gymnasium иборат аст. Платформа истеҳсоли фотоэлектрикӣ ва бодӣ, низомҳои захираи энергия, пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ ва баргардонидани энергия ба шабака, нуқтаҳои кушодаи нарм ва нақшаҳои пешакӣ тасдиқшудаи бозконфигуратсияи шабакаро дар як муҳити озмоишӣ муттаҳид мекунад.

Дар муқоисаи 200-намунаӣ барои конфигуратсияи забони табиӣ, ҷараёни пурраи кори GridSage ба дақиқии фармон %96,0, дақиқии майдон %96,12, эътиборнокӣ %98,0 ва омодагӣ ба иҷро %96,0 расид. Усули асосие, ки конфигуратсияи пурраро мустақиман тавлид мекунад, танҳо %52,5 дақиқии фармон ва %44,5 омодагӣ ба иҷроро таъмин кард. Дар санҷиши бехатарии 76-сенарияӣ, эътиборсанҷи умумӣ ҳамаи 40 конфигуратсияи ошкоро нодурустро пеш аз иҷро боздошт; эътиборсанҷии Scenario Skill ба %80 сенарияҳои иҷрошаванда, вале хатарнок тавассути огоҳӣ ё рад дахолат кард.

Дар сенарияи IEEE-и 33-гиреҳӣ бо истеҳсоли баланди фотоэлектрикӣ ва сарбории паст, алгоритмҳои SAC, TD3, DDPG ва PPO дар тӯли 200.000 қадам омӯзонида шуданд. Марҷаи оптимизатсионии бар Gurobi асосёфта бо 96.091,90 пасттарин қимати ҳадафи умумӣ, %99,18 мутобиқати шиддат ва %100 истифодаи энергияи барқароршавандаро ба даст овард. Аз миёни идорагарони омӯзонидашуда SAC бо қимати умумии ҳадафи 98.476,50 беҳтарин натиҷаи маҷмӯиро нишон дод; аммо мутобиқати шиддат дар %93,62 ва истифодаи энергияи барқароршаванда дар %94,59 монд. Бозёфтҳо на ба татбиқи воқеии шабакаи тақсимот, балки ба як сенарияи асосии RL, се тухми тасодуфӣ ва прототипи нармафзоре такя мекунанд, ки аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.

Таҳқиқот кадом масъаларо ҳал кардан мехоҳад?

Пажӯҳиши омӯзиши тақвиятӣ дар шабакаҳои тақсимот танҳо аз интихоби алгоритм иборат нест. Пажӯҳишгар бояд топологияи шабака, профилҳои сарборӣ ва энергияи барқароршаванда, иқтидори дастгоҳҳо, рафтори воситаҳои нақлиёти барқӣ, ҳудуди захира, давомнокии кор, ҳалкунандаи ҷараёни тавоноӣ, функсияи подош ва тухмҳои озмоишро ба таври созгор муайян кунад.

Танзими дастии ин параметрҳо се мушкили асосӣ меофарад:

• Вақти сохтани сенария ва хароҷоти конфигуратсия зиёд мешавад.
• Параметрҳои зиддиятнок ё аз ҷиҳати физикӣ иҷронашаванда ба осонӣ сохта мешаванд.
• Фарқҳои хурд ва сабтнашудаи конфигуратсия байни озмоишҳо бозтавлидпазирии натиҷаҳо ва муқоисаи одилонаи алгоритмҳоро заиф мекунанд.

Моделҳои бузурги забонӣ метавонанд дархостҳои забони табииро ба додаҳои сохторёфта табдил диҳанд. Аммо сенарияи шабакаи барқ вазифаи оддии тавлиди матн нест. Модели забонӣ метавонад дастгоҳеро ба гиреҳи номавҷуд илова кунад, модели дастгиринашавандаи шабакаро талаб кунад, фосилаи вақтро баръакс муайян намояд ё бо истеҳсоли аз ҳад зиёд ҳудуди шиддатро зери хатар гузорад. Аз ин рӯ, саволи асосӣ чунин аст: оё чандирии забони табииро бе гузашт аз қоидаҳои физикии шабака ба воситаи бехатар ва бозтавлидпазири конфигуратсияи озмоиш табдил додан мумкин аст?

Ҷараёни умумии кори GridSage

Дар хулосаи графикии таҳқиқот раванде, ки аз корбар оғоз мешавад, дар панҷ марҳилаи асосӣ нишон дода шудааст:

1. Корбар сенарияи шабакаи тақсимотеро, ки мехоҳад омӯзад, бо забони табиӣ тавсиф мекунад.
2. Платформа аз миёни сенарияҳои асосӣ, ба монанди низоми IEEE-и 33, 69 ё 123-гиреҳӣ, сабти мувофиқи Scenario Skill-ро мегирад.
3. Конфигуратсияи мавҷуда пурра аз нав навишта намешавад; танҳо параметрҳои дархосткардаи корбар тағйир дода мешаванд.
4. Топология, имконпазирии тавоноӣ, ҳудуди шиддат ва маҳдудиятҳои истифодабарӣ санҷида мешаванд.
5. Сенарияи эътиборнок дар муҳити омӯзиши тақвиятӣ иҷро шуда, хароҷот, мутобиқати шиддат, истифодаи энергияи барқароршаванда ва қаноатмандии пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ гузориш дода мешаванд.

Дар ин меъморӣ модели бузурги забонӣ ба қабати симулятсияи физикӣ дастрасии мустақим надорад. Модели забонӣ танҳо дар қабати конфигуратсия фармон тавлид мекунад. Ҳолати воқеии шабака, ҷараёни тавоноӣ ва амалҳои дастгоҳҳо тавассути ҷузъҳои детерминистии нармафзор ба вуҷуд оварда мешаванд. Ин ҷудокунӣ барои пешгирӣ аз интиқоли мустақими номуайяниҳои тавлиди матни озоди модели забонӣ ба ҳисобҳои шабака пешбинӣ шудааст.

Scenario Skill чист?

Scenario Skill воҳиди бозистифодашавандаи донишест, ки ҳолати маъмулии кори шабакаи тақсимотро ифода мекунад. Масалан, истеҳсоли баланди фотоэлектрикӣ, сарбории паст, пуркунии зичи воситаҳои нақлиёти барқӣ ё шароити манбаи дорои чандирии маҳдуд метавонад ҳамчун сабти алоҳидаи маҳорат муайян шавад.

Ҳар маҳорат аз ҷузъҳои зерин иборат аст:

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

Дар ин ҷо \(id_k\) шиносаи маҳорат, \(z_k\) тавсифи маъноӣ, \(T_k\) ибораҳои ангезанда, \(R_k\) дархостҳои намунавии корбар, \(D_k\) таърифҳои дастгоҳ ва шароити кор, \(P_k\) параметрҳои тавсияшуда, \(N_k\) қоидаҳои тағйири сатҳи гиреҳ, \(A_k\) танзимоти омӯзиши тақвиятӣ, \(M_k\) меъёрҳои арзёбӣ ва \(V_k\) қоидаҳои эътиборсанҷиро нишон медиҳад.

Ин сохтор таҷрибаи пажӯҳишгаронро ба ҷойи ёддоштҳои матнии озод ба дониши ҷустуҷӯшаванда ва назоратшавандаи сенария табдил медиҳад. Китобхонаи маҳоратҳо кушода тарҳрезӣ шудааст; шартҳои нави шабака ва қоидаҳои эътиборсанҷӣ баъдан илова шуда метавонанд.

Маҳорати мувофиқ чӣ гуна интихоб мешавад?

Барои дархости корбар \(U_{in}\) ва ҳолати мавҷудаи сенария \(C_{cur}\) ба ҳар маҳорат холе барои мувофиқат дода мешавад:

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

\(I_T\) монандии фармони корбарро ба ибораҳои ангезанда; \(I_R\) мутобиқат бо дархостҳои намунавӣ; \(I_D\) робитаи дастгоҳҳо ва манбаъҳои энергияи зикршударо бо маҳорат; ва \(I_S\) мутобиқат бо ҳолати мавҷудаи сенарияро чен мекунад. Зарибҳои \(\omega_1\)–\(\omega_4\) вазни нисбии чор меъёрро муайян мекунанд.

Дар Алгоритми 1 маҳоратҳое, ки холашон аз ҳадди муайян мегузарад, ба маҷмӯи номзадҳо гирифта шуда, маҳорати дорои холи баландтарин интихоб мешавад. Агар ҳеҷ маҳорат аз ҳад нагузарад, низом хабар медиҳад, ки маҳорати мувофиқ ёфт нашуд. Параметрҳо, қоидаҳои гиреҳ, танзимоти алгоритм, меъёрҳои иҷро ва қоидаҳои бехатарии маҳорати интихобшуда ҳамчун замина ба марҳилаи навбатии таҳрир интиқол дода мешаванд.

Гарчанде сохтори ҷузъҳои мувофиқсозӣ дар таҳқиқот шарҳ дода шудааст, қиматҳои ададии зарибҳои вазн ва ҳадди дастрасӣ дар матни асосӣ оварда нашудаанд. Ин ҳолат бозтавлиди мустақили механизми дастрасӣ ба маҳоратро бо ҳамон танзимот маҳдуд мекунад.

Чаро таҳрири тадриҷии маъноӣ муҳим аст?

Агар корбар дар сенарияи мавҷуда танҳо истеҳсоли фотоэлектрикиро тағйир додан хоҳад, аз нав тавлид кардани тамоми объекти ScenarioConfig хатари нолозим меофарад. Модели забонӣ метавонад майдонҳои қаблан дуруст муайяншударо тасодуфан тағйир диҳад ё фаромӯш кунад.

GridSage ба ҷойи ин маҷмӯи Delta Command-ро месозад, ки танҳо тағйироти заруриро дар бар мегирад:

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

Ҳар фармони тағйир бо сегонаи зерин ифода мешавад:

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

\(a_i\) навъи амал, ба монанди навсозӣ ё фаъолсозӣ; \(q_i\) майдони ҳадафи конфигуратсия; ва \(v_i\) қимати навро нишон медиҳад. Ҳамаи тағйироте, ки аз як дархости корбар ба вуҷуд меоянд, чунинанд:

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

Ин равиш нигоҳ доштани ҳолати мавҷуда, пайгирии таърихи тағйирот ва ислоҳи якба-яки майдонҳои нодурустро осон мекунад.

Фармони забони табиӣ чӣ гуна ба сенарияи сохторёфта табдил дода шуд?

Дар фармони намунавии таҳқиқот корбар шартҳои зеринро мехоҳад:

• Шабакаи тақсимоти IEEE-и 33-гиреҳӣ,
• Аз соати 10.00 то 14.00 истеҳсоли фотоэлектрикӣ 2,0 маротиба зиёд карда шавад,
• Дар ҳамон давра сарборӣ то 0,7 баробар коҳиш дода шавад,
• Ба гиреҳи b18 иқтидори фотоэлектрикии 300 kW илова шавад,
• Ба гиреҳи b18 захираи энергияи 500 kWh илова шавад,
• Дар арзёбӣ алгоритми SAC истифода шавад,
• Натиҷаҳо бо марҷаи оптимизатсионии бар Gurobi асосёфта муқоиса шаванд.

Платформа ин дархости таркибиро ба чор гурӯҳи конфигуратсия ҷудо кардааст: ҳадафи сенария, параметрҳои умумии кор, тағйироти гиреҳ ва дастгоҳ, инчунин танзимоти алгоритм ва иҷро. Ҳамин тавр, талаботи вақт, дастгоҳ, иқтидор ва алгоритм дар як банд ба майдонҳои ҷудогона навишта шудаанд.

Эътиборсанҷии дуқабатаи бехатарӣ

Сенарияи номзад мустақиман ба ҳалкунандаи ҷараёни тавоноӣ фиристода намешавад. Қоидаҳои эътиборсанҷӣ ҳамчун омезиши санҷишҳои умумӣ ва хоси маҳорат муайян мешаванд:

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

\(V_g\) эътиборсанҷиҳои умумиро, ки ба ҳамаи сенарияҳо татбиқ мешаванд; ва \(V_k\) санҷишҳои маъноии барои Scenario Skill-и интихобшуда муайяншударо нишон медиҳад.

Маҳдудиятҳои умумии қатъӣ

Дар марҳилаи аввал иҷрошаванда будани конфигуратсия санҷида мешавад. Масъалаҳои асосии баррасишуда инҳоянд:

• Дастгирӣ шудани модели дархостшудаи шабака,
• Тартиби мантиқии вақти оғоз ва анҷом,
• Эътиборнокии қадами вақт,
• Дастгирӣ шудани алгоритм ва режими иҷро,
• Мавҷуд будани гиреҳи муайяншуда дар шабака,
• Мутобиқати дастгоҳҳо ба гиреҳ ва сенарияи дахлдор,
• Дар ҳудуди иҷозашуда мондани зарибҳои фотоэлектрикӣ, сарборӣ ва дигар зарибҳо,
• Пайвастагии топология, имконпазирии ҷараёни тавоноӣ ва ҳудуди истифодабарӣ.

Масалан, симулятсияе, ки соати 23.00 оғоз шуда соати 22.00 анҷом меёбад, рад шудааст. Модели дастгиринашавандаи «ieee999» низ пеш аз иҷро боздошта шуда, ба корбар вариантҳои мавҷудаи IEEE-и 33, 69 ва 123-гиреҳӣ хабар дода шудаанд.

Назорати маъноии Scenario Skill

Ҳатто агар конфигуратсия аз ҷиҳати техникӣ иҷрошаванда бошад, он метавонад барои ҳадафи таҳқиқот хатарнок бошад. Масалан, сенарияе, ки истеҳсоли фотоэлектрикӣ 2,8 маротиба зиёд, сарборӣ то 0,7 баробар кам ва ҳам захираи энергия ва ҳам дастгирии SOP хомӯш шудааст, аз ҷониби ҳалкунанда иҷро шуда метавонад. Аммо омезиши истеҳсоли баланд, истеъмоли паст ва чандирии маҳдуд метавонад хатари шиддати аз ҳад зиёд ва маҳдудсозии энергияи барқароршавандаро ба вуҷуд оварад.

GridSage метавонад чунин сенарияҳоро ба ҷойи радди ҳатмӣ ба ҳолати «огоҳӣ» гузаронад. Ҳамин тавр, хатоҳои қатъии физикӣ ё тарҳвора аз шароити фишоре ҷудо мешаванд, ки пажӯҳишгар метавонад огоҳона омӯзад.

Модели физикии шабакаи тақсимот

ScenarioConfig-и эътиборсанҷишуда аз матн ба ҳолати физикии шабакаи индексшуда аз рӯйи вақт табдил дода мешавад. Дар ҳар қадами вақт сарбориҳо, истеҳсоли барқароршаванда, воситаҳои нақлиёти барқӣ, захира, SOP ва топологияи интихобшуда якҷоя сохта мешаванд.

Модели сарборӣ

Сарбории фаъоли як гиреҳ аз профили асосӣ, зариби умумии сарборӣ, зариби вобаста ба вақт ва сарбории иловагии сатҳи гиреҳ иборат аст:

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

Сарбории реактивӣ бо нигоҳ доштани кунҷи асосии омили тавоноӣ ҳисоб карда мешавад:

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

\(\alpha^L\) зариби умумии сарборӣ; \(\rho^L_t\) зариби профили вақт; \(\Delta P^L_i\) сарбории ба гиреҳи дахлдор иловашуда; ва \(\phi_i\) кунҷи асосии омили тавоноиро нишон медиҳад.

Энергияи барқароршаванда ва захира

Истеҳсоли фотоэлектрикӣ бо зариби умумии истеҳсол, профили вақт ва иловаҳои иқтидори сатҳи гиреҳ миқёсбандӣ мешавад. Истеҳсоли бодӣ низ ба профили асосии дастрасӣ ва иқтидорҳои иловагӣ вобаста аст. Профилҳо бо тухмҳои тасодуфии собит тағйир дода шудаанд, то ҳамон озмоиш бозтавлид шавад.

Низомҳои захираи энергия ҳамчун манбаъҳои байнивақтӣ пайвастшуда тавассути ҳудуди тавоноии пуркунӣ ва холӣкунӣ, самаранокиҳо ва ҳолати минималӣ–максималии пурӣ моделсозӣ шудаанд.

Модели воситаи нақлиёти барқӣ ва V2G

Энергияи батареяи воситаи нақлиёти барқӣ дар қадами навбатии вақт бо муодилаи зерин нав карда мешавад:

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

Қимати мусбати \(P^{EV}_{v,t}\) пуркунӣ ва қимати манфӣ баргардонидани энергия ба шабакаро нишон медиҳад. \(\eta_c\) ва \(\eta_d\) самаранокии пуркунӣ ва холӣкунӣ мебошанд. Тавоноии умумии воситаҳои нақлиёти барқӣ дар як истгоҳ ҷамъи тавоноии воситаҳои пайвастшуда аст:

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

Вақтҳои расидан ва рафтан, пурии ибтидоӣ, энергияи ҳадаф ва талаботи пуркунӣ бо тухмҳои собит сохта шудаанд. Ба ин васила дастгирии V2G ва қаноатмандии пуркунӣ дар ҳамон сенария арзёбӣ мешаванд.

Чандирии топология бар асоси SOP ва NOP

Тавозуни тавоноии фаъол дар нуқтаи кушодаи нарме, ки ду гиреҳро мепайвандад, чунин сохта мешавад:

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

Дар ҳар нӯги табдилдиҳанда ҳудуди тавоноии зоҳирӣ татбиқ мешавад:

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

SOP ҳангоми интиқоли тавоноии фаъол байни ду нӯг метавонад дар ҳар нӯг дастгирии мустақили тавоноии реактивиро таъмин кунад.

Дар бозконфигуратсияи бар NOP асосёфта ба идорагар иҷозат дода нашудааст, ки хатҳоро тасодуфан кушояд ё пӯшад. Ба ҷойи ин, яке аз нақшаҳои қонунии топология, ки нигоҳ доштани сохтори радиалӣ ва пайвастагии он пешакӣ тасдиқ шудааст, дар марҳилаи ScenarioConfig интихоб мегардад. Ин тарҳ аз пайдо шудани сохторҳои барои ҳалкунанда номувофиқ, ба монанди ҷазиравӣ ё топологияи ҳалқавӣ, пешгирӣ мекунад.

Амалҳои идорагар чӣ гуна ба ҳудуди физикӣ мутобиқ карда шуданд?

Амали хоме, ки алгоритми омӯзиши тақвиятӣ тавлид мекунад, мустақиман ба дастгоҳҳо татбиқ намешавад. Амал ба фазои кори вобаста ба ҳолати мавҷудаи шабака ва дастгоҳ проексия карда мешавад:

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

\(u_t\) баромади хоми алгоритм; \(a_t\) фармони физикии иҷрошаванда; ва \(\Omega(x^{sc}_t)\) фазои кори дастгоҳро, ки дар он лаҳза эътибор дорад, нишон медиҳад.

Дар ин марҳила:

• Амалҳои воситаҳои нақлиёти барқии ба шабака пайвастнабуда ниқоб карда мешаванд.
• Тавоноии пуркунӣ ва V2G то ҳудуди батарея ва истгоҳ бурида мешавад.
• Амалҳои захира вобаста ба ҳолати пурӣ маҳдуд карда мешаванд.
• Нӯгҳои ғайрифаъоли SOP ба сифр оварда мешаванд.
• Фармонҳои SOP ба ҳудуди тавоноии зоҳирии табдилдиҳанда проексия карда мешаванд.

Тазриқи софи тавоноӣ дар сатҳи гиреҳ

Ҳангоме ки қимати мусбат ҳамчун истеҳсоли соф ба шабака қабул мешавад, тазриқи тавоноии фаъол дар гиреҳ чунин аст:

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

Муодила таъсири истеҳсоли анъанавӣ, фотоэлектрикӣ, бод, захира, сарборӣ, воситаи нақлиёти барқӣ ва SOP-ро дар як тавозуни гиреҳ ҷамъ мекунад.

Эътиборсанҷии думарҳилаии ҷараёни тавоноӣ

Марҳилаи якум: DistFlow-и хаттӣ

Дар шабакаи радиалӣ ҷараёнҳои фаъоли ва реактивии шоха бо тавозунҳои зерин ҳисоб мешаванд:

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

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

Коҳиши хаттишудаи шиддат бошад, чунин аст:

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

\(v_i\) ва \(v_j\) квадратҳои бузургии шиддат; \(r_{ij}\) ва \(x_{ij}\) муқовимат ва реактанси хатро нишон медиҳанд.

Нуқтаи кор тавассути хароҷоти гирифтани энергия аз шабака, хароҷоти истеҳсол, хароҷоти захира, талафоти SOP ва ҳадҳои ҷарима барои имконпазирии ададӣ муайян мешавад:

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

Тағйирёбандаҳои сусткунӣ барои нигоҳ доштани ҳалшавандагӣ дар амалҳои фавқулода ё иктишофӣ истифода мешаванд. Аз ин рӯ, ёфт шудани ҳалли хаттӣ маънои онро надорад, ки ҳар ҳолати корӣ бе ҷарима ё аз нигоҳи физикӣ комилан идеалӣ аст.

Марҳилаи дуюм: эътиборсанҷии AC-и OpenDSS

Ҳолати корие, ки бо DistFlow ёфт шудааст, баъдан бо истифода аз OpenDSS дар ҷараёни ғайрихаттии тавоноии AC арзёбӣ мешавад. Ин марҳила шиддатҳо, ҷараёнҳои шоха, талафоти шабака ва ҳамгароии ҳалкунандаро нав мекунад.

Натиҷаҳои OpenDSS ба функсияи подош ва сабтҳои озмоиш интиқол дода мешаванд. Шиддатҳо ва ҷараёнҳои шохае, ки баъд аз амал дар қадами ҷории вақт ба вуҷуд меоянд, пеш аз интихоби амал ба мушоҳида ворид карда нашудаанд. Ҳамин тавр, ифшои иттилои ғайрисабабӣ, ки аз дидани натиҷаи ҳанӯз рухнадодаи ҷараёни тавоноӣ аз ҷониби идорагар ба вуҷуд меояд, пешгирӣ шудааст.

Фазои мушоҳидаи омӯзиши тақвиятӣ

Вектори ҳолате, ки идорагар пеш аз амал мебинад, чунин шакл дорад:

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

Вектор вақт, нархи барқ дар сурати мавҷуд будан, сарбориҳои фаъол ва реактивӣ, тавоноии дастраси фотоэлектрикӣ ва бодӣ, пурии захира, ҳолати пайвасти воситаҳои нақлиёти барқӣ, сатҳи батареяи онҳо, вақти боқимонда то рафтан ва эҳтиёҷи қонеънашудаи пуркуниро дар бар мегирад.

Фазои амал

Вектори муттаҳидаи амал, ки мувофиқи дастгоҳҳои фаъол мутобиқ мешавад, чунин аст:

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

Амалҳо мутаносибан пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ ва тавоноии V2G, пуркунӣ-холӣкунии захира, маҳдудсозии энергияи барқароршаванда, интиқоли тавоноии фаъоли SOP ва фармонҳои тавоноии реактивӣ дар ду нӯгро идора мекунанд. Топологияи NOP амали онлайнии RL нест; яке аз нақшаҳои эътиборнок пеш аз оғози озмоиш интихоб мешавад.

Функсияи подош

Подоши пешфарз кори иқтисодӣ, бехатарии шиддат, хидмати воситаҳои нақлиёти барқӣ ва ҳамгароии ҳалкунандаро муттаҳид мекунад:

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

\(C_t\) хароҷоти кор; \(V^{vio}_t\) вайроншавии шиддат; \(E^{short}_t\) энергияи қонеънашуда ҳангоми рафтани воситаи нақлиёт; \(U^{EV}_t\) камбуди пуркуниро нисбат ба вақти боқимондаи таваққуф; ва \(I^{fail}_t\) ҳолати ҳамгаро нашудани OpenDSS-ро ҷарима мекунад.

Маҳдудсозии энергияи барқароршаванда ва ҷараёнҳои шоха сабт мешаванд, аммо дар подоши пешфарз ҳамчун ҳадҳои ҷудогона ва ошкор мавҷуд нестанд. Ин интихоб яке аз сабабҳои он аст, ки алгоритм метавонад дар подоши омӯзиш хуб намояд, вале дар истифодаи энергияи барқароршаванда, талафоти шабака ё меъёри дигари физикӣ заифтар бимонад.

Озмоиши конфигуратсияи забони табиӣ

Санҷиши забони табиӣ аз ҷамъан 200 фармон дар ҳашт гурӯҳ, ҳар кадом дорои 25 намуна, иборат буд:

• Зарибҳои умумии истеҳсол ё сарборӣ,
• Тағйироти сатҳи гиреҳ,
• Дастрасии дастгоҳ,
• Ҷудокунии профили вобаста ба вақт,
• Режими омӯзиш ё арзёбӣ,
• Шинохти ҳадафи Scenario Skill,
• Муқоисаи чанд алгоритм,
• Конфигуратсияҳои мураккабе, ки чанд дархостро муттаҳид мекунанд.

Дар ҳамаи озмоишҳои бо LLM дастгиришуда DeepSeek-V4-Flash ҳамчун пасзаминаи забони табиӣ истифода шуд. Се ҷараёни кор муқоиса гардид:

• A1: Тавлиди мустақими тамоми объекти ScenarioConfig аз забони табиӣ.
• A2: Истифодаи Delta Command-и тадриҷӣ.
• A3: Илова бар Delta Command, дастрасӣ ба Scenario Skill, муттаҳидсозии огоҳ аз ҳолат, эътиборсанҷии умумӣ, эътиборсанҷии маҳорат ва сабти озмоиш.

Ҳарчанд дақиқии майдони A1 баланд менамояд, дақиқии фармон ва иҷрошавандагии он паст аст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки тавлиди қиматҳои қобили қабул дар майдонҳои ҷудогона маънои пурра ва созгор будани тамоми конфигуратсияро надорад.

A2 бо боло бурдани дақиқии фармон аз %52,5 то %91,0 манфиати таҳрири тадриҷиро нишон дод. A3 бошад, дар вазифаҳои мураккаб ва вобаста ба замина натиҷаи мутавозинтар дод. Гарчанде эътиборнокии A3 аз A2 ба андозаи 1,5 банди фоизӣ пасттар аст, сабаб на назорати сусттар, балки назорати сахттари ҷараёни пурраи кор мебошад.

Дақиқӣ аз рӯйи гурӯҳҳои вазифа

Дар харитаи гармӣ A1 дар вазифаҳои оддии гиреҳ ва дастгоҳ ба %100 расид; аммо дар муқоисаи чандалгоритмӣ %0, дар шинохти ҳадафи Scenario Skill %24 ва дар интихоби омӯзиш-арзёбӣ ва конфигуратсияи мураккаб %32 монд.

A2 дар майдонҳое чун профили вақт ва режими омӯзиш ба %100 расид; вале дар муқоисаи чандалгоритмӣ %64 ва конфигуратсияи мураккаб %80-ро таъмин кард.

A3 натиҷаҳои зеринро дод:

• Тағйири гиреҳ: %100,
• Дастрасии дастгоҳ: %100,
• Режими омӯзиш ё арзёбӣ: %100,
• Конфигуратсияи мураккаб: %100,
• Ҷудокунии профили вақт: %96,
• Муқоисаи чандалгоритмӣ: %96,
• Шинохти ҳадафи Scenario Skill: %88,
• Танзими зариби умумӣ: %88.

Саҳми асосии GridSage бештар аз вазифаҳои оддии пур кардани рақам дар фармонҳое падидор шуд, ки дар онҳо чанд майдон ва ҳадафи ниҳонии сенария бояд якҷоя тафсир шаванд.

Озмоиши эътиборсанҷии бехатарӣ

Санҷиши бехатарӣ аз 76 конфигуратсия иборат буд. Аз онҳо 40-то ошкоро нодуруст ва 36-то иҷрошаванда, хатарнок ё муқаррарӣ буданд. Гурӯҳҳои хатои қатъӣ инҳоянд:

• Модели дастгиринашавандаи шабака,
• Давомнокии нодурусти симулятсия,
• Қадами нодурусти вақт,
• Режими дастгиринашавандаи алгоритм,
• Зариби умумии берун аз ҳудуд,
• Гиреҳи номавҷуд,
• Тағйири аз ҳад зиёди сатҳи гиреҳ.

B1 ҳамаи хатоҳои қатъиро қабул кард. B2 ҳамаи хатоҳои қатъиро пеш аз иҷро боздошт ва ҳамаи ҳафт синфи хаторо фаро гирифт. B3 ҳамон натиҷаи бехатарии қатъиро нигоҳ дошта, ба %80 намунаҳои иҷрошаванда, вале барои ҳадафи сенария хатарнок дахолат кард. Дар сенарияҳои муқаррарӣ огоҳии нодуруст мушоҳида нашуд.

Ин санҷиш нишон медиҳад, ки эътимоднокии модели забонӣ набояд танҳо бо сатҳи тавлиди фармони дуруст чен карда шавад. Боздоштани фармонҳои нодуруст пеш аз расидан ба ҳалкунандаи физикӣ ва ҷудо кардани санҷишҳои огоҳонаи фишор аз хатоҳои воқеӣ низ бояд алоҳида арзёбӣ шавад.

Сенарияи истеҳсоли баланди фотоэлектрикӣ ва сарбории паст

Озмоиши омӯзиши тақвиятӣ дар шабакаи IEEE-и 33-гиреҳӣ гузаронида шуд. Танзимоти асосӣ чунинанд:

• Зариби истеҳсоли фотоэлектрикӣ: 2,0,
• Зариби сарборӣ: 0,7,
• Зариби воситаи нақлиёти барқӣ: 1,0,
• Давомнокии симулятсия: 24 соат,
• Қадами вақт: 60 дақиқа,
• Давомнокии омӯзиш: 200.000 қадам,
• Алгоритмҳо: SAC, TD3, DDPG ва PPO,
• Тухми арзёбӣ: се тухми тасодуфӣ,
• Марҷаи оптимизатсия: идорагари бар Gurobi асосёфта.

Ҳамаи идорагарон зери ҳамон ScenarioConfig, ҳолати дастгоҳ, уфуқи вақт, вазнҳои подош, нормалсозӣ, тухмҳои тасодуфӣ ва эътиборсанҷии думарҳилаии ҷараёни тавоноӣ муқоиса шуданд.

Каҷҳои омӯзиш чиро нишон доданд?

Дар графики омӯзиш SAC тақрибан байни қадамҳои 70.000–100.000 босуръат беҳтар шуда, дар анҷоми омӯзиш ба баландтарин подоши миёнаи эпизодӣ байни алгоритмҳои омӯзонидашуда расид. TD3 дар ибтидо зуд пеш рафт ва баъдан тадриҷан рушд кард. DDPG сусттар, вале пайваста беҳтар шуд. PPO бошад, аз сатҳи ибтидоӣ танҳо андаке дур шуда, нисбат ба дигар алгоритмҳо дар подоши хеле пасттар монд.

Ин натиҷаҳо танҳо барои ҳолат, амал, вазнҳои подош, гиперпараметрҳо ва сенарияи баланд-PV, паст-сарбории истифодашуда эътибор доранд. Баланд будани каҷи омӯзиш маънои бартарии алгоритм дар ҳамаи шароити шабакаро надорад.

Натиҷаҳои кори физикӣ

Ҳадафи умумӣ танҳо хароҷоти пулӣ нест; он хароҷоти кор ва ҷузъҳои ҷаримаро муттаҳид мекунад. Аз ин рӯ, қимати хурдтар иҷрои умумии беҳтарро ифода мекунад.

Марҷаи бар Gurobi асосёфта аз ҳамаи идорагарони омӯзонидашуда натиҷаи беҳтар дод. Гарчанде қимати ҳадафи умумии SAC аз марҷа тақрибан %2,5 баландтар аст, он пасттарин қимат байни алгоритмҳои омӯзонидашуда мебошад. Аз ин рӯ, SAC ҳамчун идорагари RL арзёбӣ шуд, ки хароҷот ва ҷузъҳои ҷаримаро мутавозинтар муттаҳид кардааст.

TD3 байни усулҳои RL ба баландтарин мутобиқати шиддат ва пасттарин маҳдудсозии энергияи барқароршаванда расид; аммо қимати ҳадафи умумии он аз SAC ва DDPG баландтар аст. Ин нишон медиҳад, ки хидмати воситаҳои нақлиёти барқӣ ва дигар ҷузъҳои ҷарима низ ба натиҷаи умумӣ таъсир доранд.

Қимати ҳадафи умумии DDPG аз TD3 пасттар, вале мутобиқати шиддаташ низ аз TD3 пасттар аст. Дар Шакли 7, DDPG баландтарин қаноатмандии пуркунии воситаҳои нақлиёти барқиро байни идорагарони омӯзонидашуда нишон медиҳад.

PPO бинобар истифодаи пасти энергияи барқароршаванда, маҳдудсозии баланд ва мутобиқати пасти шиддат аз дигар идорагарон хеле бадтар натиҷа дод. Аммо ин натиҷа исбот намекунад, ки PPO умуман барои шабакаҳои тақсимот номувофиқ аст; он танҳо мутобиқшавии заифро дар ҳамин татбиқ, танзимот ва буҷети омӯзиш нишон медиҳад.

Графикҳои қаноатмандии пуркунӣ, хароҷот ва талафоти шабака

Диаграммаҳои қуттӣ аз се тухм миёнаҳои идорагарон ва тақсимот байни тухмҳоро нишон медиҳанд. Марҷаи бар Gurobi асосёфта баландтарин қаноатмандии пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ ва пасттарин талафоти шабакаро дорад. Байни идорагарони омӯзонидашуда:

• DDPG баландтарин қаноатмандии пуркунии воситаҳои нақлиёти барқиро,
• TD3 пасттарин талафоти шабакаро,
• SAC натиҷаи мутавозинтар байни хароҷот, талафот ва хидмати пуркуниро,
• PPO пасттарин қаноатмандии пуркунӣ ва баландтарин хароҷотро нишон дод.

Дар таҳқиқот барои ин диаграммаҳои қуттӣ санҷиши фарзия, фосилаи эътимод ё аҳаммияти омории фарқҳо байни алгоритмҳо гузориш нашудааст. Се тухми тасодуфӣ метавонанд тамоюлҳоро нишон диҳанд, аммо барои раддабандии қатъии алгоритмҳо андозаи намунаи маҳдуданд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Табдил додани фармонҳои забони табиӣ ба тағйироти тадриҷӣ ва сохторёфта нисбат ба тавлиди якбораи тамоми конфигуратсия натиҷаи боэътимодтар дод.
• Дастрасӣ ба Scenario Skill ва эътиборсанҷии огоҳ аз ҳолат, махсусан дар фармонҳои чандмайдона ва мураккаб, дақиқиро баланд карданд.
• Эътиборсанҷии маҳдудиятҳои қатъӣ тавонист аз расидани сенарияҳои дастгиринашаванда ё аз ҳудуди физикӣ берун ба симулятсия пешгирӣ кунад.
• Эътиборсанҷии маъноӣ тавонист сенарияҳои аз ҷиҳати техникӣ иҷрошаванда, вале хатарбаландро алоҳида ишора кунад.
• ScenarioConfig-и эътиборсанҷишуда ба озмоиши ҳалқаи бастаи омӯзиши тақвиятӣ ва муқоисаи алгоритмҳо бар асоси меъёрҳои физикӣ табдил дода шуд.
• Як подоши омӯзишӣ рафтори идорагари шабакаро аз ҷиҳати шиддат, истифодаи энергияи барқароршаванда, хидмати EV ва талафот пурра шарҳ надод.

Ҷанбаҳое, ки таҳқиқот исбот намекунад

• GridSage дар шабакаи воқеии тақсимот ба таври онлайн татбиқ нашудааст.
• Бехатар будани қабули мустақилона ва мустақими қарорҳои кори шабака аз ҷониби модели забонӣ муайян нашудааст; LLM танҳо дар қабати конфигуратсия истифода шудааст.
• Дақиқии фармони %96 сатҳи умумии муваффақият барои ҳамаи шаклҳои забони табиӣ, забонҳо ё сенарияҳои шабака нест.
• Санҷиши бехатарӣ ҳамаи намудҳои эҳтимолии хатоҳои физикӣ ва кибериро фаро намегирад.
• Як озмоиши RL дар шабакаи IEEE-и 33-гиреҳӣ исбот намекунад, ки платформа бо ҳамон муваффақият дар шабакаҳои воқеии калонтар миқёс мегирад.
• Ин ки SAC дар ин озмоиш беҳтарин ҳадафи умумии RL-ро додааст, нишон намедиҳад, ки он дар ҳамаи масъалаҳои шабакаи фаъоли тақсимот беҳтарин алгоритм аст.
• Натиҷаҳои марҷаи Gurobi набояд ҳамчун оптимуми кори воқеӣ тафсир шаванд; натиҷаҳо ба модели истифодашуда, тағйирёбандаҳои сусткунӣ, функсияи ҳадаф ва фарзияҳои ҳалкунанда вобастаанд.
• Се тухми тасодуфӣ барои умумисозии фарогири алгоритм кофӣ нест.

Ҷанбаҳои қавии таҳқиқот

• Байни модели забонӣ ва симулятсияи физикӣ сарҳади равшани бехатарӣ муқаррар шудааст.
• Тағйироти сенария дар шакли фармонҳои тадриҷӣ ва пайгиришаванда нигоҳ дошта шудаанд.
• Дақиқии забони табиӣ, бехатарии физикӣ ва иҷрои RL дар озмоишҳои ҷудогона арзёбӣ шудаанд.
• Санҷиши конфигуратсияи 200-намунаӣ вазифаҳои оддӣ ва мураккабро якҷоя дар бар мегирад.
• Дар санҷиши бехатарӣ хатоҳои қатъӣ аз хатарҳои иҷрошаванда ҷудо карда шудаанд.
• DistFlow-и хаттӣ ва ҳалли AC-и OpenDSS ҳамчун дарвозаи думарҳилаии физикӣ истифода шудаанд.
• Натиҷаҳои шабака баъд аз амал дар қадами ҷории вақт аз мушоҳида хориҷ шуда, ифшои иттилои ғайрисабабӣ пешгирӣ шудааст.
• Алгоритмҳои RL бо ҳамон ScenarioConfig ва протоколи тухм муқоиса шудаанд.
• Рамзи нармафзор ва конфигуратсияҳои намунавӣ дар анбори кушодаи GitHub мубодила шудаанд.

Маҳдудиятҳои таҳқиқот

• Таҳқиқот аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.
• Китобхонаи Scenario Skill дастӣ таҳия шуда, шумораи маҳдуди навъҳои сенарияро фаро мегирад.
• Озмоиши асосии RL танҳо дар як сенарияи баланд-PV, паст-сарбории шабакаи IEEE-и 33-гиреҳӣ гузаронида шудааст.
• Арзёбии RL бо се тухми тасодуфӣ маҳдуд аст.
• Ҷузъиёти ҳассосияти гиперпараметрҳо ва буҷети баробари ҳисоббарорӣ маҳдуд пешниҳод шудаанд.
• Вазнҳои холи Scenario Skill ва ҳадди дастрасӣ шарҳ дода нашудаанд.
• Қиматҳои ададии вазнҳои подош тафсири натиҷаҳои асосиро душвор мекунанд.
• Маҳдудсозии энергияи барқароршаванда дар подоши пешфарз ҳади ошкор нест.
• Ҳарчанд тағйирёбандаҳои сусткунӣ ҳалшавандагиро дар шароити фавқулода нигоҳ медоранд, онҳо метавонанд қисме аз вайроншавиҳои физикиро ба ҳади ҷарима табдил диҳанд.
• Топологияи NOP аз ҷониби RL-и онлайн интихоб намешавад, балки ҳамчун нақшаи пешакӣ муайяншуда татбиқ мегардад.
• Сахтафзори вақти воқеӣ, додаҳои саҳроӣ, озмоиши оператор ё татбиқи ширкати тақсимот мавҷуд нест.
• Фармонҳои меъёри забони табиӣ, усули барчаспгузорӣ ва гуногунии забонии он ҳамчун маҷмӯи додаҳои мустақил муфассал пешниҳод нашудаанд.
• Гуфта шудааст, ки додаҳо бо дархост мубодила мешаванд; ҳамаи натиҷаҳои озмоиш дар бойгонии доимии додаҳо пешниҳод нашудаанд.

Чаро ин барои Туркия муҳим аст?

Дар Туркия нерӯгоҳҳои офтобии бомӣ ва заминӣ, истгоҳҳои пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ, низомҳои захираи энергия ва ҷараёнҳои дуҷонибаи тавоноӣ банақшагирии шабакаи тақсимотро торафт мураккаб мекунанд. Сохтани босуръати сенарияҳои гуногуни истеҳсол, сарборӣ, захира ва нақлиёт барои ширкатҳои тақсимот, донишгоҳҳо ва таҳиягарони технологияҳои энергетикӣ ниёзи муҳими пажӯҳишист.

Ҷанбаи GridSage, ки метавонад мустақиман ба Туркия интиқол ёбад, бештар меъмории конфигуратсия ва эътиборсанҷии сенария аст, на натиҷаҳои шабакаи мушаххаси Чин. Агар низоми монанд барои Туркия таҳия шавад:

• Моделҳои шабакаи тақсимот ва сатҳҳои шиддати дар Туркия истифодашаванда метавонанд ба китобхонаи Scenario Skill илова шаванд.
• Ҳудуди сифати техникии EPDK ва ширкатҳои тақсимот метавонад ба қоидаҳои эътиборсанҷӣ табдил дода шавад.
• Истеҳсоли офтобӣ, пуркунии воситаҳои нақлиёти барқӣ, захира ва профилҳои минтақавии сарборӣ метавонанд бо фармонҳои забони табиӣ муайян шаванд.
• Сенарияҳои истеҳсоли баланди офтобӣ, сарбории пасти рӯзона, ҷараёни баръакси тавоноӣ ва шиддати аз ҳад зиёд метавонанд худкор сохта шаванд.
• Алгоритмҳои гуногуни идоракуниро бо ҳамон изи ангушти конфигуратсия ва тухмҳо одилона муқоиса кардан мумкин аст.
• Сабт кардан мумкин аст, ки дастури забони табиии оператор кадом параметрҳоро тағйир дод ва аз кадом санҷишҳои бехатарӣ гузашт.

Пеш аз пайваст кардани чунин татбиқ ба кори воқеии шабака, он бояд бо моделҳои маҳаллии ҷараёни тавоноӣ, маҳдудиятҳои низоми муҳофизат, амнияти додаҳо, ваколатдиҳии корбар, амнияти киберӣ, тасдиқи инсон ва санҷишҳои сахтафзор-дар-ҳалқа эътиборсанҷӣ шавад. Таҳқиқот на низоми худмухтори идоракунии шабака, балки прототиперо барои сохтани сенарияҳои бехатар ва такроршавандаи пажӯҳишӣ пешниҳод мекунад.

Усул ва бозёфтҳои таҳқиқот

Хулосаи тарҳи таҳқиқот

Бозёфтҳои асосии санҷиши забони табиӣ

• Усули пурраи GridSage ба дақиқии фармони %96,0 расид.
• Дақиқии майдон %96,12, эътиборнокӣ %98,0 ва омодагӣ ба иҷро %96,0 буд.
• Даври миёнаи ислоҳ аз 2,70 дар тавлиди мустақим то 0,35 дар GridSage коҳиш ёфт.
• Гарчанде тавлиди мустақими конфигуратсияи пурра дар майдонҳои алоҳида муваффақ буд, дар фармонҳои мураккаб ба таври равшан ноком шуд.
• Танҳо ифодаи тадриҷии фармон дақиқии фармонро аз %52,5 то %91,0 баланд кард.
• Бо илова шудани Scenario Skill ва эътиборсанҷии пурра, дақиқии муқоисаи чандалгоритмӣ аз %64 ба %96 ва конфигуратсияи мураккаб аз %80 ба %100 расид.

Бозёфтҳои асосии санҷиши бехатарӣ

• Усули бе эътиборсанҷӣ ҳамаи хатоҳои қатъиро нодуруст қабул кард.
• Эътиборсанҷи умумӣ ҳамаи 40 хатои қатъиро боздошт.
• Сатҳи қабули нодуруст аз %100 то %0 коҳиш ёфт.
• Ҳамаи ҳафт гурӯҳи хатои қатъӣ фаро гирифта шуданд.
• Эътиборсанҷии Scenario Skill ба %80 намунаҳои хатарнок, вале иҷрошаванда дахолат кард.
• Дар намунаҳои аз ҷиҳати маъноӣ муқаррарӣ огоҳии нодуруст гузориш нашуд.

Бозёфтҳои асосии озмоиши RL

• Марҷаи бар Gurobi асосёфта бо 96.091,90 пасттарин қимати ҳадафи умумиро дод.
• SAC бо 98.476,50 беҳтарин ҳадафи умумиро байни алгоритмҳои RL ба даст овард.
• TD3 бо %96,59 баландтарин мутобиқати шиддатро байни усулҳои RL таъмин кард.
• Истифодаи энергияи барқароршавандаи TD3 %94,66 ва маҳдудсозии он 4.726,24 kWh буд.
• DDPG дар диаграммаҳои қуттӣ баландтарин қаноатмандии пуркунии EV-ро байни идорагарони омӯзонидашуда нишон дод.
• Истифодаи энергияи барқароршавандаи PPO то %59,77 коҳиш ва маҳдудсозӣ то 35.799,07 kWh афзуд.
• Ҳеҷ идорагари RL ба натиҷаи %100 истифодаи энергияи барқароршаванда ва маҳдудсозии сифрии марҷаи Gurobi нарасид.

Арзёбии шакл ва ҷадвал

Арзёбии бозтавлидпазирӣ

Ҷанбаи мусбати таҳқиқот нияти сабт кардани фармони корбар, маҳорати интихобшуда, тағйироти тадриҷӣ, ҳолати ScenarioConfig, баромадҳои эътиборсанҷӣ, тухмҳои тасодуфӣ ва натиҷаҳои симулятсия мебошад. Интерфейси мувофиқ бо Gymnasium имкон медиҳад алгоритмҳои беруна дар ҳамон муҳити физикӣ иҷро шаванд.

Муаллифон рамзи сарчашмаи GridSage-ро тавассути GitHub мубодила кардаанд. Анбор барномаи пешбар ва пасбар, тарҳвораҳои конфигуратсия, рамзи эътиборсанҷӣ, намунаҳои Scenario Skill ва интерфейси симулятсияро дар бар мегирад. Бо вуҷуди ин, ҳамаи меъёрҳои фармон, моделҳои омӯзонидашуда, сабтҳои натиҷа ва додаҳои хоми арзёбии дар озмоишҳои мақола истифодашуда ҳамчун бастаи доимии додаҳо пешниҳод нашудаанд. Дастрасӣ ба додаҳо «бо дархост» нишон дода шудааст.

Набудани вазнҳои мувофиқсозии Scenario Skill, ҳадди дастрасӣ, вазнҳои подош ва баъзе гиперпараметрҳои алгоритм низ бозтавлиди пурраи ададиро душвор мекунад. Дастрасӣ ба рамзи кушода метавонад ин камбудиро қисман коҳиш диҳад, аммо нишон дода нашудааст, ки мақолаи нашршуда худ ба танҳоӣ барои барқарор кардани ҳамаи танзимоти озмоиш кофист.

Ёддошти манбаъ ва усул

• Номи пурраи аслии таҳқиқот: GridSage: A Skill-Grounded LLM Platform for Scenario-Oriented Reinforcement Learning Evaluation in Distribution Networks
• Муаллифон ва тартиб: Yilin Ge; Tao Qian; Hao Li; Qinran Hu; Zhenya Ji
• Саҳми баробар ё ҳаммуаллифии аввали баробар: Нишон дода нашудааст.
• Муаллифи масъул: Tao Qian
• Почтаи электронии муаллифи масъул: Дар таҳқиқот нишон дода нашудааст.
• Муассисаи 1: NARI School of Electrical and Automation Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing, Чин
• Муассисаи 2: School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing, Чин
• DOI: 10.2139/ssrn.6944964
• Платформаи нашр: SSRN
• Оператори платформа: Elsevier
• Маҷаллаи тақризшаванда: Номи маҷаллаи тақризшавандаи қабулшуда ё нашршуда нишон дода нашудааст.
• Санаи нашр: 15 июни 2026
• Навъи манбаъ: Пешчопе, ки платформаи нармафзорӣ, симулятсияи низоми тавоноӣ ва озмоишҳои омӯзиши тақвиятиро дар бар мегирад
• Ҳолати тақриз: Таҳқиқот аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.
• Пайванди расмии таҳқиқот:Саҳифаи таҳқиқот дар SSRN
• Пайванди DOI:10.2139/ssrn.6944964
• Анбори расмии нармафзор:Анбори GitHub-и GridSage

Саҳми муаллифон дар таҳқиқот чунин оварда шудааст: Yilin Ge — пешнависи аслӣ, усул ва таҳлили шаклӣ; Tao Qian — баррасӣ, таҳрир ва машварат; Hao Li — баррасӣ, усул ва консептуализатсия; Qinran Hu — баррасӣ ва таҳрир; Zhenya Ji — баррасӣ, таҳрир ва эътиборсанҷӣ.

Таҳқиқот қисман аз ҷониби National Natural Science Foundation of China бо гранти рақами U24B2081 маблағгузорӣ шудааст. Муаллифон изҳор кардаанд, ки бархӯрди маълуми манфиатҳои молиявӣ ё муносибати шахсие, ки ба кор таъсир расонад, вуҷуд надорад. Гуфта шудааст, ки додаҳо бо дархости асоснок мубодила мешаванд.

Ин шарҳи тоҷикӣ бо омӯзиши матн, формулаҳо, ифодаҳои алгоритмӣ, меъмории низом, намунаҳои забони табиӣ, ҷараёнҳои эътиборсанҷии бехатарӣ, каҷҳои омӯзиш, диаграммаҳои қуттӣ ва ҷадвалҳои натиҷаи таҳқиқот омода шудааст. Ягон натиҷаи нави шабака, муваффақияти зеҳни сунъӣ ё татбиқи воқеии саҳроӣ, ки дар таҳқиқот набошад, илова нашудааст. Манбаъҳои беруна танҳо барои санҷиши шахсияти таҳқиқот, DOI, платформаи нашр, ҳолати тақриз ва анбори нармафзор истифода шудаанд.

Бозёфтҳои миқдории таҳқиқот ба меъёри забони табиии 200-фармонӣ, санҷиши бехатарии 76-конфигуратсияӣ ва як сенарияи асосии омӯзиши тақвиятии IEEE-и 33-гиреҳӣ такя мекунанд. Натиҷаҳо набояд мустақиман ҳамчун иҷрои кори шабакаи воқеии тақсимот тафсир шаванд. Барои истифодаи амалии платформа миқёсҳои гуногуни шабака, ҳудуди техникии хоси Туркия, профилҳои воқеии сарборӣ ва истеҳсол, тухмҳои тасодуфии бештар, санҷишҳои оператор, назорати амнияти киберӣ ва эътиборсанҷии сахтафзор-дар-ҳалқа заруранд.