基于图神经网络多智能体强化学习的电力-交通融合网协同优化运行

针对多重不确定性因素下配电系统、交通系统和电动汽车动态交互的电力−交通融合网序贯协同优化问题,提出一种基于图神经网络多智能体强化学习的电力−交通融合网协同优化方法。首先,基于图理论方法将电动汽车间的相互影响关系转换为一种动态网络图模型,采用一种基于注意力机制的图神经网络多智能体强化学习算法求解电动汽车充电引导策略,探讨电动汽车多智能体间的相互影响作用。然后,在含可再生能源出力的主动配电网中采用二阶锥优化及对偶优化理论对配电网最优潮流进行求解,得到配电网节点边际电价,研究电力和交通系统的动态交互特性。最后,在某区域108节点交通网络和IEEE 33节点电力系统上验证所提方法有效性。