この記事では、深層強化学習（DRL）に基づくアプローチが電力工学における複雑な意思決定や制御問題の解決において有望であることが示されています。特に、DRLを用いた電圧制御の分析が行われ、アルゴリズム選択、状態空間の表現、報酬設計の側面から考察されています。問題を解決するために、従来の強化学習プロセスを介さずに、電力網の運用ポイントを効果的な行動に直接マッピングする模倣学習に基づく新しいアプローチが提案されています。この提案されたアプローチは、少ないトレーニングデータで強い一般化能力を持ち、模倣学習によって訓練されたエージェントが電圧制御問題の解決において有効で堅牢であることが示されています。