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公开(公告)号:CN117937599A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311787976.3
申请日:2023-12-25
申请人: 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司 , 天津大学
发明人: 种菲 , 葛磊蛟 , 彭奕洲 , 尚兴明 , 李昌原 , 钱欣 , 刘凯 , 王月 , 魏国华 , 赵春利 , 孔令宇 , 刘占戈 , 张昊 , 吴瞳 , 李博臻 , 高梓维 , 李德强 , 董航 , 李奔 , 白杰 , 吴一玄 , 叶鞠
摘要: 本发明涉及一种以分布式光伏消纳为目标的多智能体强化学习配电网优化方法,包括以下步骤:步骤1、构建以分布式光伏消纳为目标的配电网优化模型;步骤2、将步骤1的配电网优化制模型建模为马尔可夫决策过程,构建基于多智能体马尔可夫决策过程的配电网优化模型的体求解框架;步骤3、基于步骤2的配电网优化模型求解框架,使用多智能体soft‑actor‑critic算法对配电网优化模型进行求解;步骤4、使用步骤3中训练好的策略神经网络对配电网进行优化。本发明能够最大限度地减少电压违规和光伏功率削减。