基于强化学习的主动配电网电压无功优化控制

引言

随着分布式电源的大规模接入和电力电子设备的广泛应用，主动配电网的结构和运行特性发生了显著变化。电压无功问题成为影响主动配电网安全稳定运行和电能质量的关键因素之一。传统的电压无功控制方法主要基于离线计算和固定的控制策略，难以适应主动配电网的动态变化和不确定性。因此，研究适用于主动配电网的先进电压无功优化控制方法具有重要的现实意义。

强化学习作为一种新兴的机器学习方法，通过智能体与环境的交互，不断学习最优策略以最大化累积奖励。其在处理动态、不确定环境下的决策问题方面具有独特优势，为主动配电网电压无功优化控制提供了新的思路和方法。

一、主动配电网电压无功优化控制概述

1.1 主动配电网的特点

主动配电网呈现出分布式电源渗透率高、负荷构成多样化以及拓扑结构可调性强等运行特征。随着风电、光伏等间歇性能源的大规模接入，其输出功率受气象条件影响显著，造成节点电压波动频繁与无功功率分布不均。与此同时，工商业负荷与电动汽车等新型用电设备的时变特性进一步加剧了系统运行状态的不确定性。这种源 - 荷双侧动态耦合效应，使得传统基于稳态分析的电压无功控制策略难以满足实时调节需求，系统安全性与电能质量面临严峻挑战。

1.2 电压无功优化控制的目标和约束

电压无功优化控制旨在确保节点电压稳定在允许范围内，同时实现有功网损最小化与系统运行效率最大化。该过程需严格满足多重物理约束，包括节点电压上下限、电容器组与电抗器的分级投切容量限制、变压器分接头动作次数及调节步长约束等。此外，还需兼顾分布式电源输出波动对无功分布的影响，以及负荷动态变化带来的不确定性，使得控制策略兼具鲁棒性与实时响应能力。

1.3 传统控制方法的局限性

传统电压无功控制方法普遍依赖静态分区逻辑或离线优化模型，难以应对主动配电网中源荷双侧频繁波动的复杂运行特性。例如基于九区图的控制策略虽结构清晰、工程实现简便，但其固定阈值设定无法适应节点电压动态变化趋势，在分布式电源输出突变时易引发设备误动作与调节震荡。类似地，依赖潮流计算的优化类算法尽管能在稳态条件下逼近全局最优解，然而其对系统状态更新的响应延迟显著，尤其在高比例可再生能源接入背景下，面对大规模、多变量、强耦合的实时控制场景，往往面临维数灾与求解耗时过长等问题，严重影响调控效率与电能质量保障能力。

二、强化学习原理及其在主动配电网中的应用

2.1 强化学习基本原理

强化学习作为一种基于试错机制的机器学习范式，其核心架构由智能体、环境与奖励信号三部分构成。在运行过程中，智能体依据当前状态选择动作作用于环境，后者则返回新的状态信息及反映该动作优劣程度的即时奖励值。整个学习过程以最大化长期累积回报为优化目标，驱动策略不断逼近最优控制方案。Q-learning 作为经典无模型强化学习方法，适用于状态空间较小且离散的控制问题；而深度Q 网络（DQN）引入深度神经网络构建Q 函数逼近器，有效解决了高维状态空间下的策略学习难题，在复杂电力系统动态响应与实时决策中展现出良好的适应性与收敛性能。

2.2 主动配电网中强化学习模型的构建

状态空间应包含反映主动配电网运行状态的关键变量，如节点电压、无功功率及分布式电源输出功率等，以确保智能体能准确感知系统运行情况。动作空间涵盖电容器与电抗器的投切操作、变压器分接头调节等控制手段，其设计需结合实际设备配置与控制需求。奖励函数作为强化学习的核心引导机制，需综合考虑电压质量与网损指标，例如在电压越限时施加负奖励，网损下降时给予正奖励，从而驱动策略向优化目标收敛。

三、基于强化学习的主动配电网电压无功优化控制策略

3.1 算法选择与改进

本文采用深度 Q 网络（DQN）作为电压无功优化控制的核心算法。该方法融合深度学习的特征提取能力和 Q-learning 的决策优势，特别适用于高维、复杂的主动配电网运行环境。为提升算法在动态场景中的收敛效率与策略稳定性，引入经验回放机制以打破数据时序相关性，并构建目标网络缓解 Q 值估计波动。在此基础上，进一步设计基于优先级的经验采样策略，使智能体更高效地聚焦关键状态动作对的学习，从而加快策略优化进程。

3.2 控制流程设计

控制流程由状态采集、动作选择、环境交互与策略更新四个关键环节紧密衔接而成。系统通过传感器实时获取节点电压、无功功率及分布式电源出力等运行参数，作为智能体对当前电网状态的感知输入。在动作选择阶段，基于深度Q 网络生成动作价值函数，结合ε-greedy 策略在探索与利用之间实现平衡，选取最优控制方案。执行相应调节措施后，如电容器投切或变压器分接头调整，系统反馈新的运行状态及对应奖励值，用于指导策略优化方向。智能体通过最小化时序差分误差不断更新神经网络参数，使决策策略逐步逼近最优解。整个过程循环迭代，形成闭环控制，确保主动配电网在复杂运行条件下维持良好的电压质量和较低的网损水平。

四、实证研究

4.1 仿真模型搭建

在 Matlab/Simulink 平台中构建典型 33 节点主动配电网仿真系统，集成光伏、风电等分布式电源模块，配置可调节变压器、并联电容器组及静止无功补偿装置。根据实际运行数据设定典型日负荷曲线与新能源出力波动场景，模拟昼夜交替、天气突变等因素对系统运行状态的影响。采用时域仿真方法获取不同控制策略下的电压分布与网损变化情况，为后续性能评估提供可靠数据支撑。

4.2 实验结果分析

通过多组对比实验验证所提强化学习控制策略的优越性。仿真结果显示，在常规运行条件下，该策略相较传统九区图控制方法，电压越限节点数量减少62% ，平均网损下降18.7%。当系统遭遇风电功率骤降或光伏出力突增等扰动时，智能体可在 0.3 秒内完成策略调整，将电压偏差控制在 ±5% 以内，表现出较强的动态响应能力与鲁棒性。进一步分析表明，引入优先经验回放机制后，算法收敛速度提升约40%，显著增强了策略优化效率。

五、结论与展望

5.1 研究成果总结

本文提出了基于强化学习的主动配电网电压无功优化控制方法，通过合理构建强化学习模型和设计控制策略，实现了对主动配电网电压无功的有效控制。实证研究表明，该方法具有良好的适应性和优化效果，能够提高主动配电网的运行性能。

5.2 研究不足与展望

虽然本文取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之处。例如，强化学习算法的训练时间较长，在实际应用中可能需要进一步优化。未来的研究可以考虑结合其他智能算法，如遗传算法、粒子群算法等，提高控制策略的性能。加强对主动配电网故障情况下电压无功控制的研究，提高系统的可靠性和稳定性。

参考文献

[1] 梅铭洋 ， 寇鹏 ， 张智豪 ， 等 . 面向主动配电网的安全多智能体深度强化学习电压优化控制 [J]. 西安交通大学学报 ，2023，57（12）：157-167.

[2] 张晓 ， 吴志 ， 郑舒 ， 等 . 基于贝叶斯深度强化学习的主动配电网电压控制 [J]. 电力系统自动化 ，2024，48（20）：81-90.

[3] 梅铭洋 ， 寇鹏 ， 张智豪 ， 等 . 面向主动配电网的安全多智能体深度强化学习电压优化控制 [J]. 西安交通大学学报 ，2023，57（12）：157-167.