[发明专利]基于多智能体深度强化学习的电压分布式控制方法及系统有效
| 申请号： | 202010581959.4 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111799808B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 吴文传;刘昊天;孙宏斌;王彬;郭庆来 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H02J3/16 | 分类号： | H02J3/16;H02J13/00;G06F30/27;G06F113/04 |
| 代理公司： | 北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11594 | 代理人： | 张陆军 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多智能体深度强化学习的电压分布式控制方法，包括：根据被控电网整体无功电压控制目标与优化模型，制定各被控区域无功电压控制目标，并建立无功电压优化模型；结合优化模型与电网的实际配置情况，构建基于马尔科夫游戏的多智能体交互训练框架；初始化各神经网络及相关控制过程变量并下发到各控制区域；各区域本地控制器根据接收的策略神经网络并行执行控制步骤；各区域本地控制器并行执行上传样本步骤，上传量测样本到云服务器；云服务器并行学习各个控制器策略并下发更新后的策略到各区域控制器。本发明实现了无功电压灵活控制和模型不完备场景下的最优控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 深度 强化 学习 电压 分布式 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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