面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法

徐杰; 高红均; 王仁浚; 王子晗; 刘俊勇

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0047

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面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法

更新时间：2025-12-03

- 面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法
- Vol. 49, Issue 5, Pages: 2137-2146(2025)
- 作者机构：
  
  1. 四川大学电气工程学院
  2. 贵州电网有限责任公司遵义供电局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0047
  CLC： TP18;TM615
- Published：2025
- 稿件说明：
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徐杰, 高红均, 王仁浚, et al. 面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法[J]. 2025, 49(5): 2137-2146.
DOI：

徐杰, 高红均, 王仁浚, et al. 面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法[J]. 2025, 49(5): 2137-2146. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0047.

摘要

分布式光伏的大量并网加剧了配电网节点电压的幅值波动与三相不平衡程度，传统算法在面对三相不平衡配电网电压控制问题时存在求解速度和最优性方面的不足。基于此，该文提出了一种面向三相不平衡配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法。首先，重点考虑光伏并网逆变器的无功调节能力、储能的充放电有功调节能力与其变流器的无功调节能力，构建了融入节点电压幅值偏差和电压三相不平衡度抑制的配电网电压控制模型。其次，针对该三相非线性耦合控制问题，该文提出的物理模型辅助式深度强化学习算法将储能的充放电物理特性引入到强化学习算法中，确保了在离线训练和在线决策过程中均不会出现储能载电量偏离可行域的现象。最后，采用IEEE三相123节点算例验证了所提方法的有效性。

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