基于多智能体图强化学习的高比例可再生能源配电网多时间尺度协同优化方法

本文提出了一种创新性的多智能体图强化学习（MAGRL）框架，通过整合图卷积网络（GCN）和双深度Q网络（DDQN），实现了高渗透率可再生能源配电网（HRDN）中拓扑重构（NR）、无功补偿（RPC）和有功调节（APR）的多时间尺度滚动优化。该方法有效解决了传统单维度优化在DG高渗透场景下面临的电压失稳、网络损耗和可再生能源消纳难题，为智能电网管理提供了可扩展解决方案。

　　

Highlight

本研究提出了一种集成多智能体图强化学习（MAGRL）的创新框架，用于高渗透率可再生能源配电网（HRDN）的跨时间尺度协同优化。该方法通过以下三大突破性设计解决了现有技术瓶颈：

1. 1.

   多时间尺度耦合优化框架：将拓扑重构（NR）、无功补偿（RPC）和有功调节（APR）约束整合到慢速（日级）和快速（分钟级）时间尺度中，系统性提升HRDN的经济性、电压稳定性和可再生能源消纳能力。

2. 2.

   新型MAGRL算法：结合图卷积网络（GCN）的拓扑感知能力、双深度Q网络（DDQN）的离散决策稳定性，以及基于基本回路的分布式编码技术，成功攻克了多设备组合优化中的"维度灾难"问题。

3. 3.

   滚动混合整数二阶锥规划（MISOCP）：针对日内连续变量优化问题，采用动态适应预测不确定性的滚动优化策略，相比传统鲁棒优化方法展现出更强的源-荷预测误差容错能力。

Conclusion

本文提出的基于MAGRL的HRDN多时间尺度协同优化方法，通过分层协调慢速响应设备（如互联开关IS、可投切电容器组SCB）和快速响应设备（如静止无功发生器SVG、软开点SOP），实现了配电网运行性能的多目标优化。案例研究表明，该方法在提升可再生能源利用率（DG消纳率提高18.7%）、稳定电压剖面（越限节点减少92.3%）方面显著优于传统方法，且具备优异的计算效率扩展性，为复杂高比例可再生能源场景提供了切实可行的智能调度方案。