一种考虑储能寿命的多目标多智能体深度强化学习的工业园区虚拟电厂无功电压控制方法

本发明公开了一种考虑储能寿命的多目标多智能体深度强化学习的工业园区虚拟电厂无功电压控制方法，属于基于工业数据采集的虚拟电厂无功电压控制方法技术领域。解决了现有技术中传统的工业园区虚拟电厂无功电压控制方法难以兼顾园区网络损耗优化和储能寿命保护的问题；本发明构建了包含网络损耗最小化、节点电压偏差最小化、储能电池寿命最大化的多目标优化模型，通过分散式多智能体框架划分虚拟电厂，各智能体基于局部观测通过多目标多智能体深度强化学习算法并行训练多策略，逼近帕累托前沿，实现高效控制、各智能体独立生成储能无功调节与有功充放电指令。本发明提升了储能设备可靠性，可以应用于高可再生能源渗透的工业园区主动配电网场景。