【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网储能运行控制领域，具体涉及一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法与系统。
技术介绍
1、随着能源需求的不断增加和高比例分布式可再生能源的接入，配电网面临着日益复杂的管理和运行挑战。在传统配电网中，分布式储能单元规模较小，通常为独立个体，运行控制时缺乏对电网整体状况的全局认知。这导致了电能生产、存储和分配的子优化，进而产生潜在的能源浪费、电网不稳定和负载不均衡等问题，降低了整体系统效率和可靠性。因此，迫切需要一种智能化的分布式储能协同运行控制方法，能够协同决策和优化，使分布式储能单元能够更加智能地响应电网需求，以缓解电网高比例可再生能源的接入带来的一系列问题。
2、强化学习作为一种机器学习范式，通过智能体与环境的交互学习，逐步改善其行为。在配电网的背景下，将单个储能单元看作智能体，利用多智能体强化学习，可以实现储能单元之间的协同操作，使其能够实时调整运行策略，以适应配电网的动态性和不确定性。这一方法可以提高整个系统的适应性和鲁棒性，从而优化电网的性能。同时分布式储能的运行控制策略，也将影...
【技术保护点】
1.一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：所述智能体包括：设置在每个分布式储能单元内的传感器，设置在每个分布式储能单元内的控制器，设置在控制器内的强化学习算法模块，与传感器连接的监测模块，设置在传感器与控制器之间的通信模块，以及有效的传感器网络，所述传感器实时采集配电网的各项参数，并传输至所述控制器，所述控制器接收传感器传来的实时数据，协调储能单元的运行策略，生成智能决策，所述监测模块用于对所述传感器的状态进行实时...
【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：所述智能体包括：设置在每个分布式储能单元内的传感器，设置在每个分布式储能单元内的控制器，设置在控制器内的强化学习算法模块，与传感器连接的监测模块，设置在传感器与控制器之间的通信模块，以及有效的传感器网络，所述传感器实时采集配电网的各项参数，并传输至所述控制器，所述控制器接收传感器传来的实时数据，协调储能单元的运行策略，生成智能决策，所述监测模块用于对所述传感器的状态进行实时监测，以在发现异常时采取故障处理措施。
3.如权利要求2所述的一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：所述有效的传感器网络，包括：布置传感器的拓扑结构，确定数据传输路径以及设置数据采集的时间间隔；采用分层结构，其中较低层的传感器实时监测电网状态，较高层的传感器用于收集和整合数据。
4.如权利要求3所述的一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：所述控制器接收传感器传来的实时数据，包括：对原始数据进行滤波、校正和聚合，对异常数据的检测和处理。
5.如权利要求1所述的一种基于多智能体强化学习的配电网分布式储能协同运行控制方法，其特征在于：所述构建基于强化学习的智能体运行...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙鑫，刘阳，田春笋，李朝晖，王景钢，张亚飞，牛继涛，丁涛，谢博宇，滕卫军，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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