基于多智能体深度强化学习的实时配电网电压优化控制方法研究

本研究致力于配电网电压优化控制,特别是在动态和不确定性环境中。研究采用多智能体深度强化学习(MADRL)方法,并引入改进型双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,克服了深度Q网络(DQN)和深度确定性策略梯度(DDPG)在高维问题处理和Q值估计中的局限性。通过仿真测试,研究展示了该方法在电压控制和降低网损方面的显著优势,特别在多变电网环境中表现出高效的适应性和鲁棒性。本研究不仅推进了MADRL技术在电力系统中的应用,也为实际电网运行提供了有效的控制策略,增强了电力系统的可靠性和稳定性。