清华大学取得强化学习专利，最大程度上保障配电网的电压安全和经济运行

本文源自:金融界

金融界2024年1月29日消息，据国家知识产权局公告，清华大学取得一项名为“一种基于强化学习的配电网多时间尺度无功电压控制方法“，授权公告号CN113489015B，申请日期为2021年6月。

专利摘要显示，本发明提出一种基于强化学习的配电网多时间尺度无功电压控制方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法根据配电网慢速离散设备与快速连续设备的无功电压控制目标，构建配电网多时间尺度无功电压控制优化模型；基于该模型，构建基于双层马尔科夫决策过程的分层交互训练框架，为慢速离散设备和快速连续设备分别设置对应智能体；各智能体根据输入的量测信息决策所控对应设备的动作值，实现多时间尺度的无功电压控制，同时两智能体进行持续在线学习。本发明特别适合模型不完备问题严重的配电网使用，既节省重复维护精确模型的高昂成本，又充分挖掘多时间尺度可控资源的控制能力，最大程度上保障配电网的电压安全和经济运行。

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