一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110701019.9
IPC分类号：H02J3/16;H02J3/28;H02J3/48;H02J3/50
申请日期：
2021-06-21
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法
申请号	CN202110701019.9	申请日期	2021-06-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113363998A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H02J3/16 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H02 发电、变电或配电 H02J 供电或配电的电路装置或系统；电能存储系统（用于测量X射线、γ射线、微粒子射线或宇宙射线设备的供电电路入G01T 1/175；专用于具有不动件的电子时钟的供电电路入G04G 19/00；用于数字计算机的入G06F 1/18；用于放电管的入H01J 37/248；电能转换用电路或设备，这种电路或设备的控制装置或调整装置入H02M；数个电机的相关控制，原动机/发电机组的控制入H02P；高频电力的控制入H03L；用以传输信息的电力线路或电力网附加用途入H04B） H02J3/00 交流干线或交流配电网络的电路装置 H02J3/12 用于通过改变网络负载的一个特性来调整交流网络中的电压的 H02J3/16 用于调整无功功率的	IPC分类号	H;0;2;J;3;/;1;6;;;H;0;2;J;3;/;2;8;;;H;0;2;J;3;/;4;8;;;H;0;2;J;3;/;5;0查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市玄武区新街口街道四牌楼2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	张靖;李忆琪;吴志;顾伟;赵树文;周苏洋;龙寰
代理机构	北京同辉知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	赵丹

摘要

本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法，涉及电气工程技术领域和计算机科学技术领域，包括：步骤10)构建针对电容器组、光伏逆变器、储能装置多种调压装置的配电网多时间尺度电压控制模型；步骤20)将控制变量分配给多个智能体，将电压控制问题转换成马尔科夫决策过程；步骤30)采用基于多智能体深度确定性策略梯度的多智能体深度强化学习算法解该MDP过程，其中针对离散调压装置特性对该算法进行改进；步骤40)训练并执行多智能体以实现多时间尺度电压控制方法。与现有技术相比，该方法从优化配电网电压控制的角度，建立了多时间尺度控制系统，并提出了基于的算法同时处理连续和离散调压装置以控制电压。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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