МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМОМ РАБОТЫ ЭНЕРГОРАЙОНА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЭНЕРГОРЕСУРСАМИ НА БАЗЕ АКТЕР-КРИТИЧЕСКИХ НЕЙРОСЕТЕЙ
Статья в журнале
Томин Н.В., Сидоров Д.Н.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
2026
Анализируется проблема обеспечения устойчивости напряжения в энергорайонах с распределенными ВИЭ, функционирующих в условиях неопределенности нагрузок и возможной автономии. Для решения задачи вторичного регулирования напряжения предлагается децентрализованный адаптивный алгоритм на базе мультиагентного обучения с подкреплением. В его основе лежит актер-критическая архитектура, реализующая схему «централизованное обучение - децентрализованное исполнение», где каждый агент, ассоциированный с системообразующим инвертором, независимо оптимизирует свою стратегию управления. Ключевой особенностью подхода является адаптивная настройка параметров управления по статизму, при которой уставка напряжения инвертора динамически корректируется по отклонению реактивной мощности. Для координации агентов в процессе обучения используется обмен информацией о состоянии соседних узлов, а глобальная функция вознаграждения агентов, включающая пространственное дисконтирование, направлена на минимизацию отклонений напряжения и перегрузок в сети. Управляющим воздействием для агента выступает уставка напряжения, выбираемая из дискретного набора значений. Проведенные экспериментальные расчеты показали, что предложенный подход обеспечивает быструю стабилизацию напряжения в утяжеленных и послеаварийных режимах, снижение загрузки линий на 30 % и существенное уменьшение потерь мощности относительно режима без управления. Такой результат демонстрирует высокую эффективность системы в поддержании стабильного режима как при нормальной, так и при автономной или островной работе энергорайона с РЭР.
Библиографическая ссылка
Томин Н.В., Сидоров Д.Н. МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМОМ РАБОТЫ ЭНЕРГОРАЙОНА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЭНЕРГОРЕСУРСАМИ НА БАЗЕ АКТЕР-КРИТИЧЕСКИХ НЕЙРОСЕТЕЙ // ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИКА. Т.33. №1. 2026. C.117-144.
