基于强化学习的电力系统电压稳定控制策略综述

引言

电压稳定是保障电力系统安全运行的核心指标，直接关系到供电可靠性与电能质量。传统电力系统中，电压稳定控制主要依赖基于机理模型的励磁调节、无功补偿等策略，通过预设控制规则或线性化模型实现局部优化。然而，随着风能、光伏等间歇性新能源的大规模并网（2023 年我国新能源装机占比已超48% ），以及电动汽车、虚拟电厂等柔性负荷的快速渗透，电力系统呈现出“低惯量、强非线性、高不确定性”的新特征，传统控制策略存在适应性不足、多设备协同困难等问题。

强化学习通过智能体与环境的持续交互，自主学习最优决策策略，无需依赖精确的数学模型，在动态复杂系统控制中展现出独特优势。自 2015 年深度强化学习方法被引入电力系统领域以来，基于强化学习的电压稳定控制研究已成为热点方向。本文从算法应用、技术挑战、研究进展及未来趋势四个维度，系统综述该领域的研究现状，为后续研究提供参考。

1 强化学习在电压稳定控制中的核心原理与算法框架

1.1 电压稳定控制的强化学习建模

电力系统电压稳定控制问题可抽象为马尔可夫决策过程，其核心要素包括：

• 状态空间（State Space）：通常包含节点电压幅值、发电机无功出力、负荷无功需求、无功补偿设备状态等关键变量。为降低维度灾难影响，研究中常采用主成分分析（PCA）或自编码器对状态特征进行降维处理。

• 动作空间（Action Space）：涵盖发电机励磁调节、静止无功发生器（SVG）/ 静止同步补偿器（STATCOM）出力调整、有载调压变压器（OLTC）分接头切换、电容器组投切等控制手段。根据动作类型可分为离散动作（如电容器组投切）和连续动作（如SVG 出力调节）。

1.2 主流强化学习算法及其适用性

根据动作空间类型与算法特性，适用于电压稳定控制的强化学习算法可分为三类：

1. 基于值函数的算法：如 Q-learning、深度 Q 网络（DQN）及其改进算法（Double DQN、Dueling DQN），适用于离散动作空间。早期研究中，DQN 被用于配电网电容器组投切与 OLTC 协调控制，但难以处理连续动作且收敛稳定性较差。

2. 基于策略梯度的算法：如深度确定性策略梯度（DDPG）、信任域策略优化（TRPO）、 proximal 策略优化（PPO），适用于连续动作空间。其中 DDPG 通过 Actor-Critic 架构实现连续控制，在发电机励磁与 SVG 协同调节中应用广泛；PPO 因训练稳定性优势，近年在大规模系统控制中逐步替代DDPG。

2 强化学习在电压稳定控制中的研究进展

2.1 集中式电压控制

集中式控制以系统全局状态为输入，通过单一智能体决策实现全网电压稳定，适用于输电网或中小型配电网。

• 输电网应用：针对暂态电压稳定问题，文献 [3] 提出基于 PPO 算法的紧急电压控制策略，通过协调切负荷与发电机励磁，将暂态电压恢复时间缩短40% ；文献 [4] 采用 DDPG 算法优化高压直流（HVDC）系统的无功支援策略，提升了交直流混联系统的电压韧性。

• 配电网应用：针对高比例光伏接入导致的电压越限问题，文献 [5] 设计了融合注意力机制的 DQN 算法，优先调控电压敏感节点，控制精度较传统下垂控制提升 30% ；文献[6] 提出基于深度递归Q 网络（DRQN）的配电网电压预测控制，利用LSTM 网络捕捉时序特征，解决了新能源波动的预测滞后问题。

2.2 分布式电压控制

分布式控制通过多智能体协同决策实现区域电压稳定，避免集中式控制的通信压力与单点故障风险。

• 多智能体协作机制：文献 [7] 基于 MADDPG 算法构建了配电网分区电压控制模型，各智能体仅需交换边界节点信息，在 10kV 辐射网中实现了 ±2% 的电压控制精度。

2.3 特殊场景适应性研究

• 高比例新能源场景：文献 [9] 提出基于迁移学习的 DDPG 算法，将历史风电波动数据中的策略知识迁移至新场景，解决了新能源出力预测误差导致的控制失配问题，鲁棒性提升 25% 。

• 极端天气场景：文献[10] 结合数字孪生技术构建电力系统灾变仿真环境，通过强化学习训练紧急电压控制策略，在台风导致线路跳闸场景下，成功将电压崩溃风险降低 60% 。

3 关键技术挑战与解决方案

3.1 样本效率低下问题

强化学习需大量与环境交互的样本进行训练，而电力系统仿真或实际运行中获取样本成本高、耗时长。解决方案包括：

• 离线强化学习：利用历史运行数据进行离线训练，无需在线交互，文献[11] 基于离线DDPG 算法，仅用10 万条历史负荷数据即实现电压控制策略收敛，样本需求量减少 70% 。

• 元强化学习：通过学习“学习策略”快速适应新场景，文献 [12] 采用元PPO算法，在新接入光伏电站的配电网中，策略适应时间从24小时缩短至2小时。

3.2 安全性与可解释性不足

电力系统控制需严格满足安全约束（如设备容量、电压上下限），而强化学习的“黑箱”特性可能导致非预期动作。现有改进方向包括：

• 约束强化学习：在策略优化中嵌入硬约束，文献 [13] 提出基于拉格朗日乘子的约束 DDPG 算法，确保控制动作不超出设备安全范围，约束满足率达100% 。

3.3 大规模系统扩展性问题

随着系统规模增大，状态与动作空间维度呈指数增长，导致算法收敛困难。研究热点包括：

• 状态空间压缩：采用图神经网络（GNN）提取电力网络拓扑特征，文献[15] 基于图注意力网络（GAT）的强化学习模型，在 IEEE 300 节点系统中实现了计算效率提升5 倍。

4 未来发展趋势与展望

4.1 算法理论创新

•融合机理知识的强化学习：将电力系统物理规律（如无功-电压灵敏度）嵌入奖励函数或网络结构，提升算法收敛速度与控制安全性。

• 鲁棒强化学习：针对模型不确定性与外部干扰，设计鲁棒策略优化方法，增强极端场景下的控制可靠性。

结论

强化学习为电力系统电压稳定控制提供了智能化解决方案，在集中式与分布式控制场景中均展现出优异的动态适应能力。当前研究已从算法验证阶段逐步迈向实用化探索，但样本效率、安全性与扩展性仍是制约其工程应用的关键瓶颈。未来需通过机理融合、鲁棒性增强、数字孪生赋能等技术路径，推动强化学习在电力系统电压控制中的规模化落地，为新型电力系统安全稳定运行提供核心支撑。

参考文献

[1] 刘辉, 等. 基于PPO 算法的输电网暂态电压紧急控制[J]. 中国电机工程学报 , 2022, 42(12):4321-4330.

[2] 张明 , 等 . 注意力机制增强型 DQN 在配电网电压控制中的应用 [J]. 电力系统自动化 , 2023, 47(5):89-96.

[3] 李华 , 等 . 基于多智能体深度强化学习的配电网分区电压协同控制 [J].电网技术 , 2021, 45(8):2987-2995.