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龍圖騰網恭喜國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;清華大學;國網福建省電力有限公司申請的專利無功電壓分布式控制方法、服務器、控制器及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115377993B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210873424.3，技術領域涉及：H02J3/16；該發明授權無功電壓分布式控制方法、服務器、控制器及存儲介質是由吳文傳;劉昊天;王彬;孫宏斌;郭慶來;孫峰洲;林毅;薛靜瑋;陳浩設計研發完成，并于2022-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本無功電壓分布式控制方法、服務器、控制器及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種無功電壓分布式控制方法、服務器、控制器及存儲介質，方法采用在線聯邦學習與分布式控制并行的控制架構，包括：在本地控制器上部署多智能體深度強化學習算法；通過本地控制器與集中服務器之間的邊際變量交換，本地控制器學習得到各本地控制器的控制策略；各本地控制器基于控制策略和本地量測數據，執行電網無功電壓控制；其中，所述集中服務器用于協調各個本地控制器上的智能體的學習過程。本發明無需被控配電網的精確模型即可實現近似最優的無功電壓控制，各個本地控制器可以快速執行控制策略，進而保證了高速的本地控制。

本發明授權無功電壓分布式控制方法、服務器、控制器及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種無功電壓分布式控制方法，其特征在于，采用在線聯邦學習與分布式控制并行的控制架構，包括：在本地控制器上部署多智能體深度強化學習算法；通過本地控制器與集中服務器之間的邊際變量交換，本地控制器學習得到各本地控制器的控制策略；各本地控制器基于控制策略和本地量測數據，執行電網無功電壓控制；其中，所述集中服務器用于協調各個本地控制器上的智能體的學習過程；在各區域本地控制器上執行以下步驟：框架構建步驟：構建基于馬爾科夫博弈的多智能體交互訓練框架；網絡部署步驟：部署神經網絡；本地控制步驟：并行執行無功電壓控制；本地交換步驟：并行執行與所述集中服務器之間的邊際變量交換，包括從所述集中服務器獲取下行邊際變量和向所述集中服務器發送上行邊際變量；本地學習步驟：根據下行邊際變量，并行執行本地學習；其中，所述下行邊際變量由所述集中服務器根據收集的上行邊際變量，執行集中學習后得到；本地控制步驟、本地交換步驟和本地學習步驟重復并行執行；所述上行邊際變量包括本地控制器計算的標量數據；所述下行邊際變量包括用于計算梯度信息的數據；其中，集中服務器用于建立分布式無功電壓優化模型，包括確定各區域無功電壓控制目標：將配電網按照實際的本地控制器安裝情況，分為|A|個區域，區域標號集合記為A，每個區域設置一個本地控制器，用于快速獲取本區域的量測數據，本地控制器能夠與集中服務器進行通訊；其中，各區域無功電壓控制目標為在滿足電壓約束的條件下最小化全網網損： 其中，Lopt為分布式無功電壓優化目標，Ploss為全網網損，分別代表第i個區域中第j個節點的有功功率注入和電壓幅值，V,分別為電壓幅值的下限與上限；qS,i代表第i個區域中所有靜止無功補償器SVC的無功功率輸出，qS,1表示第1個區域中所有SVC的無功功率輸出，qS,|A|表示第|A|個區域中所有SVC的無功功率輸出，其中代表第i個區域中第j個SVC的無功功率輸出，分別代表第i個區域中第j個SVC的無功功率輸出的下限與上限；qG,i代表第i個區域中所有DG的無功功率輸出，qG,1表示第1個區域中所有DG的無功功率輸出，qG,|A|表示第|A|個區域中所有DG的無功功率輸出，其中代表第i個區域中第j個DG的無功功率輸出，為第i個區域中第j個DG的裝機容量和有功功率輸出，Ni為第i個區域節點的集合，為第i個區域DG的集合，為第i個區域SVC的集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;清華大學;國網福建省電力有限公司，其通訊地址為：350012 福建省福州市晉安區茶園路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。