一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法，涉及配电网运行优化技术领域，该方法包括：识别配电网的电压波动与稳定性问题，设定优化目标；设计多智能体系统，定义智能体建立潮流计算模型；采用基于反事实多智能体策略梯度的强化学习方法优化联合策略；设计优化目标函数确保物理约束和设备运行限制；采集和预处理历史数据，利用强化学习算法训练智能体；部署训练完成的智能体，采集电网数据并调整控制策略；结合不同设备响应特性设计多时间尺度优化控制。本发明专利技术能够有效减少电压波动，提高电网调度效率，增强电网的灵活性和适应性，适用于大规模分布式电源的智能配电网优化调度，提升了电网运行的稳定性与智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网运行优化，特别涉及一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法。

技术介绍

1、随着分布式电源的大规模接入，传统配电网面临着电压波动和电压越限等问题，尤其是在负荷波动较大的时段，分布式能源的间歇性和波动性使得配电网的电压控制变得愈加复杂和困难。

2、传统的电压控制方法通常依赖于精确的电力流模型，且存在高度依赖集中式控制系统和高计算需求的问题，难以满足配电网在大规模应用中的实时性和灵活性需求。多智能体强化学习作为一种新兴的人工智能技术，已广泛应用于解决多智能体协调控制问题。它可以让多个智能体通过自我学习和互动，共同完成复杂的协同任务。传统的多智能体强化学习方法常常面临回报不明确的问题，导致智能体难以正确评估自身行为的价值。

3、针对上述问题，本专利技术提供了一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法，结合反事实多智能体策略梯度算法是一种基于强化学习的多智能体协作方法，能够有效解决“信度分配”问题。

技术实现思路

1、本专利技术针对以上问题，提供了一种基于多智本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

1.一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

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3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的一种基于多智能体强化学习的配电网智能优化调度方法，其特征在于：

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【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓红，欧阳长风，
申请(专利权)人：湘江实验室，
类型：发明
国别省市：