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基于多智能体强化学习的分布式电源集群协同控制与出力优化

韩建刚

河南袍尔电气有限公司，河南省许昌市，461001；

摘要：随着能源结构的转型和智能化技术的发展，分布式电源系统在现代电力网络中的重要性日益凸显。然而，分布式电源的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了巨大挑战。传统的集中式控制方法在面对大规模分布式电源集群时，往往表现出计算复杂度高、通信负担重以及扩展性差等问题。因此，如何设计一种高效且灵活的协同控制策略成为亟待解决的关键问题。多智能体强化学习作为一种新兴的人工智能技术，为分布式电源集群的协同优化提供了全新的思路。通过多个智能体之间的交互与学习，可以在动态环境中实现高效的决策和优化，从而提升系统的整体性能。这一研究方向不仅具有理论创新价值，还具备广泛的实际应用前景。

关键词：多智能体强化学习；分布式电源集群；协同控制；出力优化

参考文献

[1]赵永杰.基于多智能体强化学习的分布式发电系统协同优化[J].电力系统自动化,2023,44(11):12-13.

[2]李慧敏.多智能体强化学习在分布式电源调度中的应用研究[J].电力科学与技术,2023,43(4):17-19.

[3]胡瑞强.基于多智能体强化学习的分布式电源集群出力优化策略研究[J].电力系统保护与控制,2023,49(1):23-25.