融合图注意力与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压控制

李渊; 陈仙智; 王振; 梁锋; 陈永华

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.004

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融合图注意力与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压控制

更新时间：2025-12-17

- 融合图注意力与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压控制
- Vol. 42, Issue 12, Pages: 33-40(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国电南瑞科技股份有限公司
  2. 电网运行风险防御技术与装备全国重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.004
  CLC： M727.1;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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李渊, 陈仙智, 王振, et al. 融合图注意力与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压控制[J]. 2025, 42(12): 33-40.
DOI：

李渊, 陈仙智, 王振, et al. 融合图注意力与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压控制[J]. 2025, 42(12): 33-40. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.004.

摘要

为解决高比例分布式光伏接入乡村电网引发的源荷不平衡、就地消纳困难、电压越限以及现有控制方法在动态拓扑感知和多设备协同上的不足，提出一种融合图注意力网络（graph attention network

GAT）与多智能体深度强化学习的乡村电网双时间尺度电压协同控制方法。该方法构建了双时间尺度协同控制框架，在慢时间尺度下利用基于GAT的多智能体算法协同调控开关对和有载调压变压器的动作，在快时间尺度下采用二阶锥规划优化光伏逆变器的无功输出，并设计了多层级奖励函数以引导智能体学习安全经济的策略。IEEE 33节点系统上的仿真结果表明，所提方法能够将各节点电压严格维持在理想区间内，其平均电压偏差、电压标准差等关键性能指标在消融实验和对比实验中均达到最优，有效抑制了电压越限风险，为促进乡村清洁能源安全、高效就地消纳提供了有效方案。

Abstract

关键词

Keywords

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