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基于多智能體深度強化學習的配電網電壓分區協同控制

來源：電工電氣發布時間：2025-03-03 10:03 瀏覽次數：48

基于多智能體深度強化學習的配電網電壓分區協同控制

尹昕，曹麗鵬，王玉森

(國網山西省電力公司長治供電公司，山西長治 046000)

摘要：為充分利用配電網中多類型調節資源的調節能力，提高新能源高比例接入下配電網的分區自治能力，提出了一種基于多智能體深度強化學習(MADRL)的配電網電壓多分區協同控制策略。采用多智能體對配電網分區協同電壓控制問題進行建模，并運用改進的反事實多智能體柔性動作-評價(COMASAC)深度強化學習模型求解配電網分區協同電壓控制問題。通過實際配電網典型日運行數據的仿真算例，驗證了所提基于多智能體深度強化學習方法在提高配電網電壓穩定性與降低網絡損耗方面的優勢。

關鍵詞： 多智能體；深度強化學習；配電網電壓；分區協同控制；網絡損耗

中圖分類號：TM714.2 ；TM734 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2025)02-0063-09

Partition Cooperative Control of Distribution Network Voltage

Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

YIN Xin, CAO Li-peng, WANG Yu-sen

（State Grid Shanxi Electric Power Company Changzhi Power Supply Company, Changzhi 046000, China）

Abstract: In order to fully utilize the regulation capability of multiple types of regulation resources in the distribution network and improve the zonal autonomy capability of the distribution network under the high proportion of new energy access, this paper proposes a multi-zonal cooperative control strategy for distribution network voltage based on multi-agent deep reinforcement learning (MADRL). The problem of partition cooperative voltage control in distribution network is modeled using a multi-agent approach. Subsequently, an improved counterfactual multi-agent soft actor-critic (COMASAC) deep reinforcement learning model is applied to solve the zonal cooperative voltage control problem in distribution networks.Finally, simulation examples using typical day operational data from actual distribution networks demonstrate the advantages of the proposed multi-agent deep reinforcement learning method in improving voltage stability and reducing network losses in distribution networks.

Key words: multi-agent; deep reinforcement learning; distribution network voltage; partition cooperative control; network loss

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