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基于深度强化学习的配电网实时电压优化控制方法
随着大规模分布式电源不断接入配电网，传统电压优化控制策略已难以满足当前系统的动态需求。尤其是在就地控制模式下，光伏逆变器之间缺乏有效的协同机制，导致调压效果受限。为解决这一问题，本文提出一种基于多智能体深度强化学习的实时电压控制方法，能够实现逆变器间的无功功率协同调节，并适应源荷随机波动带来的复杂运行环境。
该方法首先构建了符合电压控制特性的部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP），将配电网的状态演化与控制动作之间的关系进行建模。其中，系统电压、负荷水平及分布式电源出力作为状态输入，而各逆变器的无功调节量则作为动作输出。在此基础上，采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法（MATD3）进行求解。
方法原理与技术框架
MATD3算法采用“中心化训练、分散式执行”的架构。在训练阶段，所有智能体（对应各个光伏逆变器）的经验数据集中处理，利用全局信息优化策略网络和价值网络，从而提升学习效率和策略一致性；而在实际运行阶段，每个智能体仅根据本地观测状态独立决策，无需实时通信，增强了系统的可扩展性与鲁棒性。
通过该机制，系统能够自主决策每个逆变器的最优无功补偿量，动态响应负荷变化与新能源出力波动，显著提升电压控制的实时性和经济性。同时，该方法不依赖精确的系统模型，具备较强的泛化能力，适用于结构复杂且不确定性高的现代配电网。
扩展建模与平台实现
在原始论文方法的基础上，进一步拓展了系统组成，在MATLAB平台上引入风电单元、静止无功补偿器（SVC）以及储能系统，以增强整体电压调节能力。特别是对储能系统设计了安全控制模型，确保其在充放电过程中始终处于安全运行区间，避免过充、过放或功率越限等问题。
整个仿真系统基于MATLAB搭建，核心算法采用MATD3框架，支持多设备协同控制与在线学习能力。以下是关键模块的实现流程：
参数初始化
设定系统基本参数，包括光伏逆变器数量、风机容量、储能额定功率与容量、电压上下限阈值等。这些参数构成了控制系统的设计边界，直接影响后续策略的学习空间与可行性。
% 初始化参数
num_inverters = 5; % 假设5个光伏逆变器
num_wind_turbines = 3; % 假设3个风力发电机
svc_capacity = 100; % SVC容量设置
soc_max = 1; % 储能系统最大荷电状态
soc_min = 0.2; % 储能系统最小荷电状态
% 定义状态空间与动作空间
state_space = [num_inverters + num_wind_turbines + 1]; % 考虑逆变器、风机状态及系统电压
action_space = [num_inverters]; % 逆变器无功调节动作
% 初始化智能体
agents = cell(num_inverters, 1);
for i = 1:num_inverters
agents{i} = create_agent(state_space, action_space); % 自定义创建智能体函数
end
% 主循环
for episode = 1:num_episodes
% 初始化状态
state = initialize_state(); % 自定义初始化状态函数
for step = 1:max_steps
% 每个智能体选择动作
actions = cellfun(@(agent) select_action(agent, state), agents, 'UniformOutput', false);
actions = cell2mat(actions);
% 执行动作，获取新状态与奖励
[new_state, reward] = execute_actions(state, actions); % 自定义执行动作函数
% 每个智能体存储经验
cellfun(@(agent, act) store_experience(agent, state, act, reward, new_state), agents, num2cell(actions), 'UniformOutput', false);
% 更新智能体
cellfun(@update_agent, agents, 'UniformOutput', false);
state = new_state;
if is_terminal(state) % 自定义判断是否结束状态函数
break;
end
end
end状态与动作空间定义
状态空间涵盖节点电压幅值、有功/无功负荷、光伏与风机出力、储能SOC（荷电状态）等关键变量；动作空间则由各逆变器的无功输出指令构成。合理的状态-动作映射为智能体提供了完整的感知与操作范围，是保障控制性能的前提。
num_inverters智能体初始化
调用自定义函数初始化多个智能体实例，每个智能体对应一个可控设备（如光伏逆变器）。该过程包含神经网络结构配置、目标网络权重初始化、探索噪声设置等内容，确保各智能体具备独立决策能力。
create_agent主循环与经验回放
训练过程以episode为单位展开。在每个时间步中，智能体根据当前状态选择动作，执行后获取新状态和奖励信号，并将转移样本存入共享经验池。通过批量采样更新策略网络，实现持续优化。
多智能体并行处理通过统一调度函数完成，保证各设备同步推进训练进程。同时，设置终止条件判断逻辑，当系统达到预设结束条件时，停止当前episode并进入下一周期。
cellfunis_terminal仿真验证与结果分析
为验证所提方法的有效性，设计多种典型工况进行仿真测试，涵盖早晚用电高峰、光照强度突变、风速波动等场景。结果显示，相较于传统分散式控制策略，本方法能更快速地响应系统扰动，有效抑制电压越限现象，维持节点电压在合格范围内。
特别是在高渗透率分布式电源接入的情况下，传统方法常因调节滞后或协调不足导致电压失稳，而本文方法凭借多智能体协同学习能力，展现出更强的适应性与稳定性。此外，由于控制决策基于实时状态反馈生成，避免了过度调节，提升了运行经济性。
综上所述，该基于深度强化学习的电压优化控制方案，为应对新型配电网中广泛存在的不确定性问题提供了可行的技术路径。结合风电、SVC与储能的安全协同控制，进一步增强了系统的灵活性与可靠性，具有良好的工程应用前景。
京公网安备 11010802022788号
