基于Q学习的配电网有载分接开关优化与电压控制算法研究

《Journal of Mobile Multimedia》：A Q-Learning Algorithm for Optimizing On-Load Tap Changer Operation and Voltage Control in Distribution Networks with High Integration of Renewable Energy Sources

本文针对高比例可再生能源接入带来的配电网电压控制挑战，提出了一种基于Q学习算法的有载分接开关(OLTC)优化控制方法。研究人员通过强化学习技术，利用历史数据而非精确系统模型，实现了配电网所有母线电压的安全范围维持，同时最小化OLTC操作次数。在真实中压配电网的案例研究表明，该数据驱动方法能有效应对未来高可变性和不确定性场景，为配电系统运营商提供了创新解决方案。

　　

随着能源转型的深入推进，配电网正经历着前所未有的变革。可再生能源(RESs)的大规模并网与消费电气化进程相结合，给配电网运行管理带来了全新挑战。传统配电网通常采用辐射状拓扑结构，多个馈线从高压/中压(HV/MV)变压器的次级母线出发。然而，高比例分布式发电(DG)单元的广泛安装和电力需求的增长，显著影响了电压调节控制的质量——DG的存在改变了网络的传统结构，导致不同馈线间发电/负荷特性的不均匀性。

更为复杂的是，配电网的电压分布还受到有功功率注入的影响，这是因为线路的电阻/电抗比相对较高。配电系统运营商(DSO)通常通过控制安装在变电站主变压器中的有载分接开关(OLTC)来维持馈线沿线电压幅值在允许范围内。常规运行中，OLTC作为自动电压调节器(AVR)，基于变压器次级母线的电压测量值进行调节。以意大利主要DSO之一的Unareti为例，其传统控制策略是当HV/MV变压器次级母线的电压偏差超过系统标称电压的±2.5%时，AVR会改变OLTC分接头位置以控制电压水平。

尽管最优潮流(OPF)模型被认为是解决此类问题的理想方法，但它们依赖于精确而完整的网络模型，这对于当今规模庞大、互联性强且日益复杂的电力系统来说并不总是可行的。此外，实际配电网中仍然存在的实时测量数据匮乏问题，也阻碍了OPF在实际应用中的推广。更重要的是，OPF模型通常无法用于快速决策，因为它需要通过多次迭代来解决大规模非线性优化问题。

针对这些挑战，来自意大利研究团队在《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》上发表了一项创新研究，提出了一种基于Q学习算法的解决方案，旨在优化配电网中OLTC的运行和电压控制。该方法摒弃了传统对精确系统模型的依赖，转而采用数据驱动的方法，仅基于有限的关键母线电压测量值，就能智能决策OLTC的分接头调节策略。

研究人员为开展这项研究，主要采用了以下几个关键技术方法：首先，他们基于马尔可夫决策过程(MDP)框架构建了强化学习环境，将OLTC控制问题形式化为离散状态和动作空间的优化问题；其次，利用真实的意大利中压配电网数据，设计了包含当前和未来两种场景的测试案例，模拟了高光伏(PV)渗透率条件下的系统运行状况；此外，研究还采用了Gym-ANM仿真平台进行算法训练和测试，通过Q学习算法实现了基于历史数据的策略优化。

Q学习算法理论基础

强化学习(RL)作为机器学习的三大分支之一，其核心在于智能体通过与环境交互学习最优策略。本研究采用的Q学习是一种无模型(model-free)的强化学习技术，它不需要系统的详细动态模型，而是通过迭代更新Q值来学习最优行动选择策略。Q值代表了在给定状态下采取特定动作所能获得的期望累积奖励。

研究团队将OLTC控制问题建模为MDP过程，其中状态空间由关键母线的离散化电压幅值组成，动作空间对应OLTC分接头的三种调节方式（上调、下调或维持）。奖励函数则精心设计为同时考虑电压偏差惩罚和分接头操作成本，引导智能体学习既保证电压安全又减少设备磨损的控制策略。

灵敏度分析与超参数优化

在训练阶段，研究人员对RL超参数（探索率ε、学习率α、折扣率γ）进行了详细的灵敏度分析。结果表明，适当的超参数设置对算法性能至关重要：较高的探索率有助于发现更优策略，但会降低训练效率；学习率影响Q值更新速度，过大可能导致收敛不稳定，过小则学习缓慢；折扣率决定了智能体对远期奖励的重视程度，直接影响其控制策略的长远考量。

通过系统性的参数调优，研究团队确定了最优超参数组合，确保算法在训练过程中能有效平衡探索与利用的关系，快速收敛到高性能控制策略。这一分析为实际应用中的参数设置提供了重要参考。

案例研究与数值结果

研究选取了意大利Vobarno地区的真实中压配电网作为案例，该网络为2500多用户/产消者供电，具有高可再生能源渗透率特点。测试分为当前场景和未来场景两种条件，未来场景考虑了DG增加和消费电气化导致的功率流增长。

结果表明，在当前场景下，提出的Q学习算法相比传统控制策略，能将OLTC操作次数从133次减少到78次，同时保持所有母线电压在安全范围内。平均日奖励从-6.65提升到-3.90，证明算法在减少设备操作的同时保证了电压质量。

在未来场景中，传统控制策略已无法满足电压要求，特别是在负荷较大时会出现显著电压跌落。而数据驱动的AVR仍能有效处理电压问题，将母线电压维持在允许死区内。通过调整奖励函数参数（如降低分接头操作惩罚系数C_TC），算法可适应更严峻的运行条件。

算法灵活性与实用性

该Q学习算法的一个关键特征是其灵活性，不受固定方案限制。用户可根据实际需求自由定制模型参数：在电压跌落较小的配电网中，可扩大允许电压带宽以显著减少OLTC操作；DSO还可定期更新Q值，适应网络重构或功率注入变化等情况。

此外，算法输入电压不预先定义，DSO可通过分析确定现有测量设备是否足以训练高效RL智能体。这种适应性使算法在不同网络条件和运行要求下均能保持良好性能。

研究结论与展望

本研究证实了Q学习算法在处理高可变性和不确定性配电网电压控制问题中的有效性。数据驱动的AVR仅基于少量电压测量值就能确定最优分接头设置，在消除电压问题的同时最小化不必要的设备操作。在真实中压网络上的数值仿真验证了该方法的优越性能。

该研究的重要意义在于为配电网电压控制提供了一种新型解决方案，克服了传统模型驱动方法的局限性。特别是在可再生能源渗透率不断提高的背景下，这种数据驱动方法展现了对复杂系统动态的适应能力。

未来研究方向包括引入尚未考虑的因素，如网络重构、DG单元的无功功率注入和补偿设备等。此外，实施基于人工神经网络(ANNs)的深度强化学习技术有助于解决Q表可扩展性问题，并促进OLTC与同步和逆变型DG单元可执行的无功功率电压控制之间的协调控制系统开发。

这项由Alessandro Bosisio、Francesca Soldan、Matteo Pisani、Enea Bionda、Federico Belloni和Andrea Morotti共同完成的研究，为智能电网背景下配电网运行优化提供了重要技术支撑，特别是在应对能源转型挑战方面具有显著应用价值。