[发明专利]基于分布式多智能体强化学习的电网多断面功率控制方法有效
| 申请号： | 202011451510.2 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112615379B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 王灿;徐震宇;叶德仕;冯雁 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H02J3/06 | 分类号： | H02J3/06;H02J3/46;G06F30/27;G06F113/04 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310058 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于分布式多智能体强化学习的电网多断面功率自动控制方法，通过多智能体与电力仿真环境交互，能够自主学习合适的用于复杂电网的多断面功率控制策略。首先根据电网控制的需要选取N个目标断面，并依此构建强化学习方法的环境、智能体、观测状态、动作、奖励函数等基本元素；其次运行多断面功率控制任务交互环境，创造初始潮流数据集；之后，为每个智能体构造基于深度神经网络的决策网络和估值网络，构建MADDPG(多智能体深度确定性策略梯度)模型并引入分布式方法进行训练自主学习最优控制策略；最后，应用训练完成的策略网络自动断面控制。本发明的优点在于，采用多智能体强化学习方法处理复杂的电网多断面功率控制问题，具有较高的控制成功率且无需专家经验，同时引入分布式方法大幅提升了智能体训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布式 智能 强化 学习 电网 断面 功率 控制 方法 | ||
【主权项】：
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