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PowerZooJax：面向强化学习的基于JAX的电力系统基准
PowerZooJax: A JAX-based Power System Benchmark for Reinforcement Learning
arXiv:2609.36052v1 公告类型：新 摘要：电力系统运行是一个安全关键的序贯决策问题，因此是强化学习（RL）的天然试验平台。然而，现有的电力系统RL环境往往范围狭窄，且受限于基于CPU的仿真工作流，难以进行大规模评估。我们提出PowerZooJax，一个基于JAX的电力系统运行RL基准套件。它提供五个约束马尔可夫决策过程任务，涵盖发电、输电、配电、分布式能源和数据中心微电网。通过将潮流计算、经济调度、市场出清和设备动态重写为JAX计算图，PowerZooJax将整个训练与评估循环保持在GPU上。实验表明，相比基于CPU的仿真有显著加速，并展示了对策略回报、安全违规和分布外压力条件的标准化评估。我们的开源基准可在以下网址获取：https://github.com/powerzoojax/PowerZooJax。