极端天气下基于多智能体强化学习的微电网韧性增强策略研究

针对极端天气事件对微电网稳定性的威胁，研究人员采用多智能体强化学习(MARL)方法开展微电网韧性优化研究。通过构建分布式决策框架，实现了在台风、冰雪等灾害条件下的动态资源调度与故障恢复，使系统平均停电时间缩短37.2%。该研究为关键基础设施的防灾能力提升提供了智能决策新范式。

　　

随着气候变化加剧，极端天气事件对电力系统的冲击日益频繁。2021年美国得州大停电造成246亿美元损失，2022年广东台风"暹芭"导致百万用户断电，这些事件暴露出传统微电网在灾害响应中的局限性。当前微电网韧性提升主要依赖物理加固和预设预案，但面对气象条件的非线性变化和分布式能源的复杂交互，静态防御策略往往捉襟见肘。如何在不确定环境下实现微电网自愈能力，成为能源领域亟待解决的"卡脖子"难题。

研究人员在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，创新性地将多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)引入微电网韧性优化领域。通过构建"感知-决策-执行"三层架构，使光伏、储能、柴油机组等分布式单元形成协同防御联盟。研究采用基于博弈论的信用分配机制，解决了传统集中式控制在灾害场景下的信息滞后问题。

关键技术包括：1) 建立包含台风、冰雹等12种灾害场景的数字孪生测试平台；2) 设计基于注意力机制的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法；3) 开发考虑设备老化成本的韧性评估指标体系。研究使用广东某海岛微电网的3年运行数据进行验证。

【灾害场景建模】
通过耦合WRF气象模型与OpenDSS电网仿真器，构建了风速-降雨-设备故障率的关联映射。模拟显示，MARL控制的微电网在50年一遇台风中保持92.4%的供电可靠性，较传统PID控制提升28.7%。

【多智能体协同】
创新性地采用分层奖励机制：底层智能体获取局部观测信息，上层协调器通过图神经网络(GNN)整合全局状态。实验表明，该架构使故障定位时间从平均4.2分钟缩短至71秒。

【韧性量化评估】
提出包含供电可用率、关键负荷保障度、恢复耗时等6维度的微电网韧性指数(MRI)。在冰雪灾害测试中，MARL系统MRI达0.87，显著高于规则基系统的0.63。

研究结论表明，该方法在保证经济性的前提下，将极端天气下的平均服务中断时间控制在8分钟以内，较现有方法提升3倍。特别值得注意的是，系统展现出良好的迁移能力——在未训练过的沙尘暴场景中仍保持85.6%的效能。讨论部分强调，该技术的突破意义在于实现了"离线训练-在线适应"的闭环优化，为构建气候适应性电网提供了可扩展框架。未来可通过联邦学习进一步解决数据隐私问题，推动技术在实际电力系统中的落地应用。