Resumen: Las fallas en cascada en las redes eléctricas pueden conducir al colapso de la red, causando graves interrupciones en las operaciones sociales y las actividades económicas. En ciertos casos, pueden ocurrir fallas en cascada en varias etapas. Sin embargo, las estrategias existentes de mitigación en cascada-falla suelen estar basadas en una etapa, por vistas a la complejidad del escenario de varias etapas. Este documento trata el problema de falla en cascada de varias etapas como una tarea de aprendizaje de refuerzo y desarrolla un entorno de simulación. El agente de aprendizaje de refuerzo se capacita a través del algoritmo de gradiente de política determinista para lograr acciones continuas. Finalmente, la efectividad del enfoque propuesto se valida en los sistemas IEEE 14-Bus e IEEE 118-Bus.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 14 de mayo de 2025.
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