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申请/专利权人：国网河南省电力公司安阳供电公司
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118157148A
主分类号：H02J3/12
分类号：H02J3/12;H02J3/38;H02J3/00;G06Q50/06;G06N3/092;G06N3/04;G06F30/27;G06F111/04;G06F113/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种用于微电网群的智能多主体协同电压控制方法，该方法首先建立了配电网和多微电网之间的主从博弈模型，以合理的经济激励机制激励多微电网自主参与配电网电压控制；为了保障多主体的隐私性，多主体基于不完全信息和深度强化学习算法进行动态博弈决策，使其在为配电网提供电压控制辅助服务的同时实现了自身利益最大化；本发明所提方法可以使得配电网在合理的经济激励机制下，激励多利益主体自主参与配电网运行优化，以减少配电网额外配置电压调节设备，进而提高了配电网的经济性和能源利用效率；本发明具有激励自主参与运行优化、减少电压调节设备、提高经济性和能源利用效率、保障隐私性和公平性的优点。
主权项：1.一种用于微电网群的智能多主体协同电压控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：采用基于主从博弈的模型对配电网运营商DNO和多利益主体进行建模；步骤2：设定初始的市场调压补贴ωbid、第i个微电网可接受的有功变化量ΔPMGi以及其他微电网的策略，通过迭代竞价过程来获得电压控制策略，激励多微电网自主参与配电网电压控制；步骤3：为了解决高维、连续状态和动作空间带来的挑战，采用基于深度学习的Actor-Critic算法的多微电网动态决策方法，为每个微电网提供竞价决策；构建动作-值函数以衡量在状态si下，微电网MGi按照策略πi选择动作ai的有效性，找到最优竞价策略，实现多微电网自身利益最大化；步骤4：引入经验回放机制，通过存储微电网MGi在每轮迭代中产生的经验si,ai,pi形成经验池D；训练过程中，每次迭代需要从经验池中提取大小为M的随机经验样本，打破神经网络训练样本集的相关性，提高算法的收敛性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网河南省电力公司安阳供电公司 一种用于微电网群的智能多主体协同电压控制方法
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