본 논문은 태양광 발전량 변동에 따른 마이크로그리드 전압 조정을 위해 다양한 오프라인 강화학습 알고리즘을 활용하는 연구를 제시합니다. 기술적 또는 안전상의 이유로 환경과의 상호 작용이 불가능한 경우, 사전에 수집된 데이터셋을 이용한 오프라인 학습 방식을 통해 적용 가능한 모델을 얻을 수 있으며, 온라인 환경 상호작용 부족으로 인한 부정적 영향을 줄일 수 있습니다. IEEE 33-버스 시스템을 대상으로 한 실험 결과는 저품질 데이터셋을 포함한 다양한 오프라인 데이터셋에서 제안된 방법의 실현 가능성과 효과를 보여줍니다.
