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龙图腾网获悉天津大学;南方电网数字电网研究院股份有限公司申请的专利基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115149542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210408704.7，技术领域涉及：H02J3/16；该发明授权基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法是由习伟;李鹏;冀浩然;魏明江;姚浩;陈军健;刘德宏;于浩;李鹏设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法在说明书摘要公布了：一种基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法：根据选定的含分布式电源配电网，输入配电网基本参数信息；形成含分布式电源配电网电压控制马尔科夫决策过程，基于多智能体深度确定性策略梯度网络分别构建各配电网区域智能体以及分布式电源无功出力动态边界掩模方法；对各配电网区域智能体进行离线训练，得到训练完成的各配电网区域智能体；对区域内分布式电源进行调控，各配电网区域智能体依据实时输入的本区域配电网状态，给出本区域内分布式电源的控制策略，并由分布式电源无功出力动态边界掩模方法处理，下发至本区域内分布式电源换流器执行。本发明能够改善配电网电压运行水平，提高电压质量，提升电力系统运行经济性。

本发明授权基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的分布式电源自适应电压控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1根据选定的含分布式电源配电网，输入配电网基本参数信息，包括配电网拓扑及参数信息、配电网分区信息、各分区分布式电源的接入位置、容量和观测节点、负荷，配电网基准电压和基准功率以及输入光伏和负荷年历史运行数据；2依据步骤1提供的配电网基本参数信息，形成含分布式电源配电网电压控制马尔科夫决策过程，基于多智能体深度确定性策略梯度网络分别构建各配电网区域智能体以及分布式电源无功出力动态边界掩模方法；其中：所述的基于多智能体深度确定性策略梯度网络构建各配电网区域智能体，所述各配电网区域智能体由当前动作网络、目标动作网络、当前价值网络和目标价值四个深度神经网络以及对应的优化器构成，对于第n个配电网区域智能体： 其中，分别表示第n个配电网区域智能体的当前动作网络和目标动作网络的输入维度和输出维度；Σn表示第n个配电网区域智能体的状态空间集合；Αn表示第n个配电网区域智能体的动作空间集合；分别表示第n个配电网区域智能体的当前价值网络和目标价值网络的输入维度和输出维度；Narea表示配电网区域数量；所述的基于多智能体深度确定性策略梯度网络构建分布式电源无功出力动态边界掩模方法表示为： 式中，Qbound,j表示第j个分布式电源的无功容量动态边界的绝对值；Pj表示第j个分布式电源的有功出力；表示第j个分布式电源的视在容量；表示第j个分布式电源的换流器注入系统的无功功率；3依据步骤2中各配电网区域智能体与步骤1中光伏和负荷年历史运行数据，对各配电网区域智能体进行离线训练，得到训练完成的各配电网区域智能体；4依据步骤3中训练完成的各配电网区域智能体，对区域内分布式电源进行调控，各配电网区域智能体依据实时输入的本区域配电网状态，给出本区域内分布式电源的控制策略，并由步骤2中分布式电源无功出力动态边界掩模方法处理，下发至本区域内分布式电源换流器执行。

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