基于多智能体的中低压交直流混合配电网优化调度

随着源荷种类增多,交直流混合配电网的实时优化调度愈加困难,强化学习智能体具有“离线训练,在线应用”的模式,能高效解决此类实时优化问题。然而,目前所提的集中式优化调度方法,对计算设备的要求较高,且无法保障台区数据的隐私性。为此,提出了一种基于多智能体的中低压交直流混合配电网优化调度方法。首先,基于Distflow的潮流计算方法,搭建低压交直流混合配电网优化调度数学模型;其次,以各台区节点电压、潮流分布等信息作为状态空间,以各台区可执行优化调度的设备操作作为动作空间,以各台区网络损耗和节点电压偏差最小作为奖励函数,搭建马尔可夫博弈模型,并采用“Actor-Critic”强化学习算法对模型进行求解,实现基于多智能体的交直流混合配电网多设备分布式协调控制;最后,以21节点中低压交直流混合配电网为算例,验证了所提方法在电压越限问题的治理和降低网络损耗方面的可行性与有效性。

考虑跨电压等级电压-功率灵敏度的交直流配电网动态分区方法

分布式电源大量接入配电网导致电压越限问题凸显,传统集中式电压优化控制方法面临计算效率低和通信难度大等挑战,分布式控制能降低控制复杂度并保证电压合理分布,而动态分区和主导节点选择是配电网分布式控制的基础。首先,考虑变压器、电压源型换流器(voltage source converter,VSC)等设备功率传输特性,推导跨电压等级交直流配电网灵敏度计算公式;其次,构建中低压交直流配电网动态分区评价指标,包括区域内耦合度、区域间离散度、有功平衡度和无功平衡度;然后,采用遗传算法进行分区方案优化,并根据系统可观性和可控性选择分区主导节点;最后,通过算例仿真,结果表明所提跨电压等级灵敏度计算方法能够更为准确地刻画中低压、交直流网络各节点功率与电压之间的关联,采用动态分区方法能够获得更科学合理的分区方案和主导节点,从而使配电网分布式控制能够快速、有效地应对电压越限问题。