一种基于多智能体深度强化学习的配电网双时间尺度电压控制方法

    公开(公告)号:CN118017518A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311838575.6

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体深度强化学习的配电网双时间尺度电压控制方法,该方法包括以下步骤:建立基于DDQN算法的配电网慢时间尺度电压控制模型;建立慢时间尺度电压控制的马尔可夫博弈过程;建立基于EA‑MASAC算法的配电网快时间尺度电压控制模型;建立快时间尺度电压控制马尔可夫博弈过程;分别求解所述配电网慢时间尺度电压控制模型和所述配电网快时间尺度电压控制模型,将求解出来的上层智能体的调度指令传输至下层智能体中,实现双时间尺度的电压协同控制。与现有技术相比,本发明具有不仅可以显著地降低配电网的网损,同时缓解了分布式电源接入配电网引起的电压波动等优点。

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