核心概念
災害後の配電システム復旧問題を動機として、一連の目標集合から最適な政策を合成する問題を研究する。各目標集合について、目標集合に到達する確率を最大化し、目標集合に到達するまでの期待時間を最小化することを目指す。目標集合の順序は優先順位を表す。特に、第1の目標集合に対して最適であり、第1の目標集合に対して最適な政策の中で第2の目標集合に対して最適な政策を生成することを目的とする。このような政策を合成するために、目標集合に応じて適用可能な行動を逐次的にフィルタリングする。サンプルの配電システムと災害シナリオを用いて、開発した手法を示す。
要約
本論文は、災害後の配電システム復旧問題を動機として、一連の目標集合から最適な政策を合成する問題を研究している。
まず、配電システムの復旧プロセスをマルコフ決定過程(MDP)でモデル化する。MDPの状態は各フィールド機器の健全性状態を表し、行動は機器の energization 操作を表す。目標集合は、特定の機器が energized 状態になることを表す。
次に、各目標集合について、目標集合に到達する確率を最大化し、目標集合に到達するまでの期待時間を最小化することを目的とする。目標集合の順序は優先順位を表す。
提案手法では、まず適用可能な行動を、目標集合に到達する確率が最大となるように絞り込む。その上で、絞り込まれた行動の中から、目標集合に到達するまでの期待時間が最小となるものを選択する。この操作を各目標集合について繰り返し行うことで、優先順位に従って最適な政策を合成する。
最後に、合成された政策について、MDP全体の価値関数を最小化する。
提案手法を、サンプルの配電システムと災害シナリオに適用し、既存手法と比較した結果、提案手法が優先順位の高い目標集合に対して優れた性能を示すことを確認した。
統計
配電システムの各バスの故障確率は以下の通りである:
バス1の故障確率は0.125
バス2の故障確率は0.500
バス3の故障確率は0.250
バス4の故障確率は0.500
バス5の故障確率は0.500
バス6の故障確率は0.500
バス7の故障確率は0.125
バス8の故障確率は0.125