一种非完备模型下的配电网分布式无功优化方法及系统

    公开(公告)号:CN114172159A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111259659.5

    申请日:2021-10-28

    IPC分类号: H02J3/16 H02J3/18

    摘要: 本发明提供一种非完备模型下的配电网分布式无功优化方法及系统,其中方法包括:根据配电网潮流约束、含变压器支路约束建立配电网无功功率控制模型;将配电网无功功率控制模型的控制变量分配给多个智能体;基于Q‑learning方法的分布式RL算法,对多个智能体进行训练,获得每个智能体的分布式/局部奖励信号;基于平均共识算法对每个智能体的分布式/局部奖励信号进行共享;每个训练好的智能体根据分布式/局部奖励信号生成Q值表;根据各智能体Q值表生成控制信号,实现配电网分布式无功功率的控制。本发明克服了集中式算法的缺点,将平均共识算法和Q‑learning方法的分布式RL算法相结合,实现了智能体之间的信息共享,应用灵活,易于适应环境的变化。

    一种非完备模型下的配电网分布式无功优化方法及系统

    公开(公告)号:CN114172159B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202111259659.5

    申请日:2021-10-28

    IPC分类号: H02J3/16 H02J3/18

    摘要: 本发明提供一种非完备模型下的配电网分布式无功优化方法及系统,其中方法包括:根据配电网潮流约束、含变压器支路约束建立配电网无功功率控制模型;将配电网无功功率控制模型的控制变量分配给多个智能体;基于Q‑learning方法的分布式RL算法,对多个智能体进行训练,获得每个智能体的分布式/局部奖励信号;基于平均共识算法对每个智能体的分布式/局部奖励信号进行共享;每个训练好的智能体根据分布式/局部奖励信号生成Q值表;根据各智能体Q值表生成控制信号,实现配电网分布式无功功率的控制。本发明克服了集中式算法的缺点,将平均共识算法和Q‑learning方法的分布式RL算法相结合,实现了智能体之间的信息共享,应用灵活,易于适应环境的变化。