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基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略
基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略
摘要：
微网系统作为一种能够实现可再生能源和传统能源协同供电的新型能源系统，被广泛应用于各种领域。然而，由于微网系统中各个负荷节点的非线性特性和随机性，使得负荷频率协同控制策略的设计相当复杂。本文提出了一种基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略，该方法通过引入深度确定性策略梯度方法来解决传统的负荷频率控制策略存在的问题。通过模拟实验验证了该策略的有效性和稳定性。
关键词：微网系统，负荷频率控制，多智能体系统，深度确定性策略梯度
1.引言
随着可再生能源的快速发展和能源转型的需求，微网系统作为一种能够实现可再生能源和传统能源协同供电的新型能源系统，受到了广泛关注。微网系统可以将可再生能源、传统能源以及储能设备进行有效的协同调度，实现高效、稳定的能源供应。然而，由于微网系统中负荷节点的非线性特性和随机性，以及不同负荷节点之间的相互影响，导致负荷频率控制变得复杂和困难。
2.相关工作
在负荷频率控制方面，已有一些研究工作将多智能体系统应用于微网系统中。这些方法采用了分布式控制策略，将负荷节点作为智能体进行建模和控制。然而，由于微网系统的复杂性，传统的多智能体系统方法在解决负荷频率控制问题上存在一定的局限性。
3.方法
为了解决传统负荷频率控制策略存在的问题，本文提出了一种基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略。该方法采用了深度学习的方法来建模和优化控制策略，并引入了确定性策略梯度算法来解决传统多智能体系统方法的局限性。
具体而言，该方法分为两个阶段：预训练阶段和交互训练阶段。在预训练阶段，每个负荷节点通过深度神经网络学习出一个初始策略，并通过反向传播算法进行优化。在交互训练阶段，各个负荷节点通过不断与环境进行交互，并通过多智能体深度确定性策略梯度算法对策略进行优化。通过引入奖励函数和价值函数的设计，使得每个负荷节点能够根据当前状态进行决策，从而实现负荷节点之间的协同控制。
4.实验结果与分析
为了验证该策略的有效性和稳定性，本文进行了一系列的模拟实验。实验结果表明，相比传统的多智能体系统方法，该策略在负荷频率控制方面具有更好的效果和鲁棒性。通过优化深度确定性策略网络的参数，每个负荷节点能够根据当前状态进行有效决策，实现了负荷节点之间的协同控制。
5.结论
本文提出了一种基于改进多智能体深度确定性策略梯度的多微网负荷频率协同控制策略。通过引入深度学习和确定性策略梯度算法，该策略能够有效解决微网系统中负荷频率控制问题。实验结果表明，该策略具有较好的效果和鲁棒性，在实际应用中具有广阔的前景。
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