Yuechuan Tao · Zhao Yang Dong · Jing Qiu · Shuying Lai 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

针对分布式能源接入带来的主动配电网运行复杂性，传统调压方法难以应对。本文提出一种融合人类经验的人机协同深度强化学习（HITL-DRL）框架，并引入安全约束裁剪的近端策略优化（SC-PPO）算法以保障学习过程的安全性。通过人类示范、反馈与对抗设置三种干预策略，提升学习效率与可解释性。仿真表明，该方法在IEEE 33节点系统中相较传统DRL算法具有更快的收敛速度与更强的鲁棒性，电压越限率降低73.4%，决策时间小于1毫秒，接近最优解性能，具备实时应用潜力。

解读: 该人机协同强化学习电压/无功控制技术对阳光电源配电网侧储能系统具有重要应用价值。SC-PPO算法的安全约束机制可直接应用于PowerTitan储能系统的电压调节策略，保障分布式光伏并网场景下的安全运行。毫秒级决策响应能力契合ST系列储能变流器的实时控制需求，73.4%的电压越限率降低可显著提升含高比...