【亲测免费】 多智能体强化学习在电力配电网主动电压控制中的应用（MAPDN）

项目介绍

MAPDN（Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control on Power Distribution Networks）是一个基于多智能体强化学习（MARL）的电力配电网主动电压控制环境。该项目实现了论文《Multi-Agent Reinforcement Learning for Active Voltage Control on Power Distribution Networks》中的算法，旨在通过分布式或去中心化的方式控制电力配电网中的电压，确保电压在安全范围内波动。

项目技术分析

技术架构

MAPDN项目的技术架构基于PyMARL框架，提供了多智能体环境的实现。项目主要包括以下几个核心组件：

1. 环境实现：实现了电力配电网的主动电压控制环境，支持分布式和去中心化两种控制模式。
2. 训练框架：提供了一个用于多智能体强化学习的训练框架，支持多种先进的MARL算法。
3. 算法库：包含了10种先进的MARL算法，如IAC、IDDPG、MADDPG、SQDDPG、IPPO、MAPPO、MAAC、MATD3、COMA和FacMADDPG。
4. 电压屏障函数：提供了5种电压屏障函数，包括Bowl、L1、L2、Courant Beltrami和Bump。
5. Matlab实现：实现了下垂控制和最优潮流（OPF）的Matlab代码。

核心算法

项目中使用的核心算法包括：

• MADDPG：一种基于深度确定性策略梯度的多智能体算法，适用于连续动作空间。
• MAPPO：一种基于策略优化的多智能体算法，适用于离散动作空间。
• MATD3：一种基于双延迟深度确定性策略梯度的多智能体算法，适用于连续动作空间。

环境与任务

在MAPDN环境中，每个智能体控制一个光伏逆变器，通过调整无功功率来控制电压。任务的目标是确保每个节点的电压在安全范围内（0.95 p.u. ≤ vk ≤ 1.05 p.u.）。由于电力网络的特性，智能体之间需要协作来控制整个网络的电压。

项目及技术应用场景

应用场景

MAPDN项目适用于以下应用场景：

1. 电力系统电压控制：在电力配电网中，通过多智能体强化学习算法实现主动电压控制，确保电压在安全范围内波动。
2. 智能电网管理：在智能电网中，通过分布式控制方式优化电力资源的分配，提高电网的稳定性和效率。
3. 可再生能源集成：在光伏发电系统中，通过智能控制算法优化光伏逆变器的无功功率输出，提高系统的整体性能。

技术优势

• 分布式控制：支持分布式和去中心化两种控制模式，适用于不同规模的电力网络。
• 多智能体协作：通过多智能体强化学习算法，实现智能体之间的协作，提高系统的整体控制效果。
• 先进的算法库：提供了多种先进的MARL算法，用户可以根据需求选择合适的算法进行训练和测试。

项目特点

特点一：多智能体强化学习

MAPDN项目采用了多智能体强化学习技术，通过多个智能体之间的协作来实现电力配电网的主动电压控制。这种技术能够有效应对电力网络中的复杂性和不确定性，提高系统的控制精度和稳定性。

特点二：丰富的算法库

项目提供了10种先进的MARL算法，涵盖了从策略优化到深度确定性策略梯度的多种算法。用户可以根据具体的应用场景选择合适的算法进行训练和测试，满足不同需求。

特点三：灵活的环境配置

MAPDN环境支持分布式和去中心化两种控制模式，用户可以根据实际需求选择合适的模式进行训练和测试。此外，项目还提供了多种电压屏障函数，用户可以根据具体需求选择合适的函数进行电压控制。

特点四：易于使用的接口

项目提供了简单易用的命令行接口，用户可以通过简单的命令进行模型训练和测试。此外，项目还提供了详细的安装和使用说明，方便用户快速上手。

结语

MAPDN项目通过多智能体强化学习技术，为电力配电网的主动电压控制提供了一种高效、灵活的解决方案。无论是电力系统工程师还是研究人员，都可以通过该项目实现对电力网络的智能控制，提高系统的稳定性和效率。欢迎大家使用并贡献代码，共同推动电力系统智能化的发展！