基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控

刘骐; 刘嘉彦; 李勇; 贾东梨; 叶学顺; 周俊

doi:10.7500/AEPS20250220001

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基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控
- Two-stage Centralized-Distributed Voltage Control for Distribution Networks Based on Deep Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期页码：174-182
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  2.中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
- 作者简介：
  
  刘骐(2002—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统稳定控制与优化运行。E-mail：liuqi666777@hnu.edu.cn
  刘嘉彦(1994—)，男，通信作者，博士，助理教授，主要研究方向：电力系统稳定控制与优化运行。E-mail：jiayanliu0707@hnu.edu.cn
  李勇(1982—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统优化运行与控制、电能变换系统与装备。E-mail：yongli@hnu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目：“面向大规模配电网的多态可视化建模与运行仿真关键技术研究”(5400-202355199A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20250220001
  中图分类号：
- 收稿：2025-02-20，
  
  修回：2025-06-07，
  
  网络首发：2025-07-25，
  
  纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
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刘骐,刘嘉彦,李勇等.基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控[J].电力系统自动化,2025,49(20):174-182.

LIU Qi,LIU Jiayan,LI Yong,et al.Two-stage Centralized-Distributed Voltage Control for Distribution Networks Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):174-182.
刘骐,刘嘉彦,李勇等.基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控[J].电力系统自动化,2025,49(20):174-182. DOI： 10.7500/AEPS20250220001.

LIU Qi,LIU Jiayan,LI Yong,et al.Two-stage Centralized-Distributed Voltage Control for Distribution Networks Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):174-182. DOI： 10.7500/AEPS20250220001.

摘要

含高渗透率分布式光伏的配电网中存在调节设备动作不匹配、电压频繁越限的问题，给配电网运行控制带来了严峻挑战。为此，文中提出一种基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控方法。该方法在长时间尺度下将有载调压变压器的投切动作转化为马尔可夫决策过程，以离散调节设备的动作和电压偏移情况综合最优为目标，建立基于离散设备投切计划的日前集中式优化模型；在短时间尺度下将多光伏逆变器协调控制转化为马尔可夫博弈过程，以节点电压偏差和线路损耗最小为目标，建立基于多智能体的日内分布式调控模型。考虑不同设备之间的调节特性和交互影响，通过日前优化和日内实时控制，协调了不同设备间离散-连续混合动作，以平抑节点电压波动。最后，基于改进的IEEE 33节点和中国南方某高渗透率光伏配电网算例进行仿真分析，验证了所提方法的有效性和可扩展性。

Abstract

The distribution network with high-penetration distributed photovoltaics has problems of mismatched operation of regulating equipment and frequent voltage violations

which pose serious challenges to the operation and control of the distribution network. Therefore

a two-stage centralized-distributed voltage control method for distribution networks based on deep reinforcement learning is proposed. This method transforms the switching operation of on-load tap changers into a Markov decision process on a long time scale

aiming to comprehensively optimize the action of discrete regulating equipment and voltage deviation

and establishes a day-ahead centralized optimization model based on discrete equipment switching plans. This method also transforms the coordinated control of multiple photovoltaic inverters into a Markov game process on a short time scale

with the goal of minimizing node voltage deviation and line loss

and establishes a multi-agent based intra-day distributed control model. Considering the regulation characteristics and interactive effects between various equipment

the discrete-continuous mixed actions between various equipment are coordinated through day-ahead optimization and intra-day real-time control to mitigate node voltage fluctuations. Finally

the simulation analysis is conducted based on the modified IEEE 33-bus distribution network and a high-penetration photovoltaic distribution network in Southern China to verify the effectiveness and scalability of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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