Qiong Liua · Ye Guoa · Tong Xub · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399

摘要 基于逆变器的电压无功控制在主动配电网（ADN）中调节电压和最小化功率损耗方面发挥着关键作用。然而，将深度强化学习（DRL）应用于该任务面临的一个主要挑战是ADN中量测设备部署有限，导致系统状态不完全可观测以及奖励信号未知的问题。为解决这些问题，本文提出了一种具有保守评论家（conservative critic）和代理奖励（surrogate reward）的鲁棒DRL方法。该保守评论家利用分位数回归技术，基于不完全可观测的状态估计出保守的状态-动作值函数，从而有助于训练出更具鲁棒性的策...

解读: 该鲁棒深度强化学习方法对阳光电源ST系列储能变流器及SG系列光伏逆变器的Volt-Var控制具有重要应用价值。通过保守critic和代理奖励机制,可在配电网测点有限(仅10%节点可测)条件下实现电压调节和网损优化,契合实际工程部署约束。该技术可增强PowerTitan储能系统在部分可观测环境下的自适...