基于多智能体强化学习的主配网协同负荷频率控制方法

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的主配网协同负荷频率控制方法，适用于电力系统频率调节。该方法通过最大熵异质多智能体强化学习算法，控制配网端的光伏发电机、储能电池设备，通过主电网的配网接入节点对主电网注入有功功率，实现对主电网频率的动态调整。智能体通过与动态环境的持续交互，不断优化其自身控制策略，以达到最小化系统频率偏差的目的。实际运行时，智能体根据实时监测的系统状态自主决策，实现在主网遭遇故障时，对配网端的分布式光伏发电机以及储能电池协同控制，保证电网频率在复杂环境下的稳定性和可靠性。本发明方法具备良好的自适应性和可扩展性，能够有效应对电网中负荷变化、线路故障等挑战，提升新能源发电设备的调节能力。