基于区间估计与深度强化学习的有源配电网多智能体电压滚动控制

摘要：

光伏高渗透下的配电网电压滚动控制是时序非线性随机优化问题,传统物理建模方法难以满足时效性.为此,提出一种基于区间状态估计的多智能体强化学习有源配电网电压滚动控制方法.首先,考虑光伏与负荷预测不确定性,提出节点电压随机分布的区间状态深度学习方法,并基于电压数值空间特征构建实时安全约束,避免随机采样引入的高维约束集;进而,在电压估计的置信区间满足安全约束条件下以光伏消纳最大为目标,构建不同分区下以变压器、电容和光伏逆变器为控制对象的多智能体边缘协同滚动控制策略.算例验证表明,相比于传统模型的优化控制方法,所提方法能有效减少变压器和电容动作、降低电压越限风险,且决策效率满足时效性.

关键词：有源配电网、区间估计、多智能体、深度强化学习、滚动控制

所属期刊栏目：47

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金51977133

在线出版日期：2023-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2019-2028