一种基于多智能体深度强化学习的频率控制方法及系统

本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的频率控制方法及系统，涉及电力系统频率控制技术领域，包括：构建电力系统频率响应模型；在深度确定性策略梯度MADDPG算法中引入集中式训练、分布式决策的训练框架；基于深度确定性策略梯度MADDPG算法将电力系统环境建模为马尔科夫决策过程。本发明提出了一种基于MADDPG算法的多区域电力系统频率协同控制方法，克服了传统控制方法在多区域复杂环境下的不足。采用了一种集中训练和分散执行架构，使得智能体能够在多区域电力系统中实现协同工作，提高了控制策略的灵活性和适应性。