[发明专利]基于多智能体强化学习的配电网多区域协同无功优化方法在审
| 申请号： | 202211117150.1 | 申请日： | 2022-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN115483703A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 朱涛;李文云;黄伟;周胜超;海迪;张瑞颖;周艳平;魏靖;朱元富 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司昆明供电局 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38;H02J3/50;H02J3/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 褚晓英 |
| 地址： | 650200 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的配电网多区域协同无功优化方法包括：利用聚类算法进行配电网分区，将各子区作为一个智能体，构建无功电压优化模型；将配电网多区域协同控制的无功优化模型建模为多智能体的马尔科夫博弈模型；利用multi‑agent soft actor‑critic算法对各智能体构建独特的策略和价值网络；采用集中式训练、分散式执行的框架对各智能体进行训练；利用配电网历史数据进行离线训练，寻求动态系统不确定性的最佳解法，并将其部署至地方在线执行。本发明可以摆脱对精确物理模型和先验统计信息的依赖，可以在历史运行数据中捕获光伏出力和负荷的不确定性，训练好的智能体可以实时决策以避免在线计算时间过长；可以在有限的通信条件下实现全局最优的控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 强化 学习 配电网 区域 协同 无功 优化 方法 | ||
【主权项】：
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