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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119324469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411439608.4，技术领域涉及：H02J3/12；该发明授权一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法是由郑晓东;曹晖;石天卓;禹世璇;房嘉玥;薛霜思;梁源贤设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法，适用于配电网中的电压稳定与无功功率优化控制。该方法通过多智能体强化学习算法，结合电压调节器、可切换电容器和电池等异构设备，实现配电网电压的动态调整与无功功率的协同控制。多智能体通过与动态环境的交互，不断优化其控制策略，以最大化配电网电压稳定性、最小化无功损耗并减少设备操作代价。实际运行时，多智能体根据实时监测的系统状态自主决策，实现对电压调节器、可切换电容器和电池的协调控制，保证配电网的电压和无功功率在复杂运行环境中的稳定性。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、设备状态波动等挑战，提升配电网的运行效率和安全性。

本发明授权一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束异构有序多智能体强化学习的电压无功控制方法，其特征在于，所述方法通过多智能体强化学习算法控制配电网中的异构设备，实现电压无功动态优化控制，所述异构设备包括电压调节器、可切换电容器和电池，具体步骤如下： 异构多智能体状态空间与动作空间建模：一个异构设备建模为一个智能体，多个不同异构设备的集合建模为异构多智能体，将配电网电压无功控制问题建模为异构多智能体强化学习问题，定义各节点的状态空间以及异构设备的动作空间，各节点的状态空间包括节点电压、异构设备运行状态、负荷需求，异构设备的动作空间具体包括电压调节器的档位状态、可切换电容器的开关状态、电池的充放电状态； 根据控制目标设计奖励函数：电压无功控制的总体目标为通过调节电压调节器、可切换电容器和电池，维持配电网的电压稳定，减少无功功率损耗，同时满足异构设备运行约束条件；结合电压无功控制的总体目标设计奖励函数，综合考虑电压违规、无功功率损耗和控制误差的惩罚，并引入拉格朗日乘数处理约束条件，确保智能体在训练过程中能够有效优化电压无功控制策略，确保配电网满足物理和操作限制； 电压-无功灵敏度分析：根据电压-无功灵敏度矩阵，计算各节点对配电网电压和无功功率的影响，动态调整各节点的控制优先级； 确定多智能体更新顺序：基于电压无功灵敏度，选择对配电网影响大的节点优先更新其控制策略，以提高配电网的响应速度和控制精度； 设备协同控制：在配电网运行过程中，电压调节器通过调节档位控制节点电压；可切换电容器根据需求进行无功补偿；电池通过充放电调节无功功率，实现配电网无功平衡和电压稳定； 策略更新与优化：不断计算多智能体的更新顺序，通过多智能体强化学习算法的迭代训练，按照更新顺序更新多智能体的策略网络，实现各异构设备在不同运行状态下的最优控制，提升配电网的电压无功控制效果； 实时控制与反馈调整：在实际运行中，各智能体根据实时观测到的配电网状态进行自主决策，实现对电压无功的动态控制，并根据实际控制效果调整未来的控制策略。

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