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朱振山 (朱振山.) [1] (Scholars:朱振山) | 张新炳 (张新炳.) [2] | 陈豪 (陈豪.) [3]

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

大量分布式新能源接入给配电网运行带来了电压越限和网损增加等一系列问题。提出了一种基于多智能体强化学习的无模型电压控制策略,通过协调光伏逆变器、分布式储能和智能软开关以降低网损、消除电压越限。针对传统电压控制策略对配电网精确的模型参数依赖性强的问题,提出了基于高斯过程回归的潮流替代模型,通过多智能体与潮流替代模型交互实现无模型的离线训练和在线应用。同时提出了一种基于随机加权三重Q学习的多智能体深度强化学习算法,能够进一步降低柔性演员-评论家算法的高低估误差,提升算法探索能力和收敛结果。最后在IEEE33节点系统上的仿真结果,验证了所提方法在解决配电网分布式电压优化控制问题上的有效性。

Keyword:

多智能体 智能软开关 深度强化学习 电压控制 配电网 高斯过程回归

Community:

  • [ 1 ] 福州大学电气工程与自动化学院
  • [ 2 ] 智能配电网装备福建省高校工程研究中心

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Source :

高电压技术

ISSN: 1003-6520

CN: 42-1239/TM

Year: 2024

Issue: 03

Volume: 50

Page: 1214-1224

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