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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法及装置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：CN119695914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411483209.8，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法及装置是由孙文涛;韩杏宁;许偲轩;葛毅;蔡晖;宋杉;张文嘉;祁万春;谢珍建;王荃荃;彭竹弈;赵菲菲;万鹭设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法，通过构建多个强化学习智能体模型，每个智能体对应电力系统中的一个区域或一种设备，利用深度强化学习算法实现智能体之间的协同与信息共享。各智能体通过实时通信与协作，快速评估电力系统的运行状态，并针对有功和无功功率的分配情况进行动态调整，以优化全局潮流的收敛性。具体而言，智能体在不同负荷和发电条件下，通过学习反馈和奖励机制，针对有功和无功功率的调整需求，不断改进决策过程，从而显著提高潮流计算的收敛速度和精度。本发明方法具有较强的鲁棒性，能够有效应对电力系统的复杂性变化，为潮流不收敛的极端场景提供了一种高效智能的调度解决方案。

本发明授权一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习多智能体协同的电力系统潮流计算收敛性提升方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：获取电网系统的电网数据，所述电网数据包括电网有功功率、无功功率平衡、发电机的出力、节点电容器和电抗器的投切状态、以及平衡机出力； S20：根据所述电网数据，通过深度强化学习算法，确定区域内发电厂机组有功调整范围，以及节点电容器和电抗器投切范围； S30：对电网系统进行潮流计算，进行有功功率平衡的判断和无功功率平衡的判断； S40：若电网系统计算不收敛，则深度强化学习多智能体通过协同调节，分别调节区域内发电厂机组有功功率以及对区域内无功补偿节点进行无功补偿装置投切； 其中，深度强化学习算法根据电网系统潮流状态空间、有功潮流调整状态空间、电容器和电抗器投切状态、平衡机状态空间、电网有功功率、无功功率平衡的重要变量、发电机的出力状态构建单个智能体状态空间，并以多个智能体的状态共同构成联合状态空间；以多个智能体的奖励构成综合奖励函数；根据发电机的出力变化量或有效性、特定电容器和电抗器的有效性，构建动作空间；所述特定电容器和电抗器是指有利于调节系统无功不平衡的电容器和电抗器； 所述步骤S20包括： S210：将所述电网数据作为深度强化学习多智能体的输入数据，设置初始状态集； S220：设置深度强化学习算法多智能体的联合状态空间和综合奖励值； 其中，单个智能体状态空间包括电网系统潮流状态空间、有功潮流调整状态空间、无功潮流调整状态空间和平衡机状态空间；综合奖励值包括计算结果奖励值和约束条件奖励值； S230：根据所述的初始状态集，确定区域有功调整的发电厂机组范围、无功补偿节点以及无功补偿装置投切数量； 所述综合奖励值的设置具体如下： 1计算结果奖励值：根据潮流计算结果进行奖励值设置，具体参数设置如下： 2约束条件奖励值：通过额定功率限制的约束条件进行奖励值设置，具体参数设置如下： 式中：Psh为单个平衡机有功出力，PGj为单个发电机有功出力，PLi为线路的实际有功出力；PGjmax、PGjmin为发电机的出力上下限；Pshmax、Pshmin为平衡机的出力上、下限；PLimin、PLimax线路的出力上下限； 所述深度强化学习算法多智能体的综合奖励值R为： R＝r1+r2+r3+r4+r5； 所述步骤S40中协同调节为有功功率和无功补偿的协同调节，按照平衡出力调整区域内发电厂有功出力、及电容电感电抗的接入数量； 所述深度强化学习多智能体的动作空间如下： 式中：ΔPG为发电机的有功功率改变量；β为电容器和电抗器的有效性，β＝1则电容投切，β＝-1则电抗投切；NG为发电机总数；为无功功率改变量，C为电容型号，Z为电抗型号； 将发电机出力离散化，可得： 式中：为发电机i出力上限，ΔPG为发电机调整量单位大小，k为发电厂每个step调整量倍数。

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