一种光伏逆变器的无功优化控制方法

    公开(公告)号:CN117913927A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311234261.5

    申请日:2023-09-22

    摘要: 本发明公开了一种光伏逆变器的无功优化控制方法,应用于中心化部署的配电网主站,方法包括:基于配电网,构建对应的分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型;在配电网主站中,基于价值分解多智能体深度强化学习算法,训练分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型,以得到对应于光伏逆变器数量的策略网络;将策略网络依次下发至分布式部署的光伏逆变器对应的边缘计算装置,以使边缘计算装置基于对应的光伏逆变器采集的所在区域内的节点特征信息和配置的策略网络输出对应的控制动作,控制动作用于调节光伏逆变器的无功功率,以将节点电压稳定于基准值附近。

    一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法

    公开(公告)号:CN117913842A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311240586.4

    申请日:2023-09-22

    IPC分类号: H02J3/16 H02J3/24 H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的配电网电压控制方法,方法包括:基于配电网,建立对应的分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型;基于自注意力编码器,确定分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型对应的神经网络中的策略网络和价值网络;基于确定的策略网络和价值网络,集中训练分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型,以得到更新后的策略网络;将更新后的策略网络依次下发至分布式部署的边缘计算装置,以使边缘计算装置基于更新后的策略网络进行前馈运算,并确定对应的动作及输出对应的无功补偿功率。