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龙图腾网恭喜国网福建省电力有限公司经济技术研究院;清华大学;国网福建省电力有限公司申请的专利无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质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：CN115377993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210873424.3，技术领域涉及：H02J3/16；该发明授权无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质是由吴文传;刘昊天;王彬;孙宏斌;郭庆来;孙峰洲;林毅;薛静玮;陈浩设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质，方法采用在线联邦学习与分布式控制并行的控制架构，包括：在本地控制器上部署多智能体深度强化学习算法；通过本地控制器与集中服务器之间的边际变量交换，本地控制器学习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测数据，执行电网无功电压控制；其中，所述集中服务器用于协调各个本地控制器上的智能体的学习过程。本发明无需被控配电网的精确模型即可实现近似最优的无功电压控制，各个本地控制器可以快速执行控制策略，进而保证了高速的本地控制。

本发明授权无功电压分布式控制方法、服务器、控制器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无功电压分布式控制方法，其特征在于，采用在线联邦学习与分布式控制并行的控制架构，包括：在本地控制器上部署多智能体深度强化学习算法；通过本地控制器与集中服务器之间的边际变量交换，本地控制器学习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测数据，执行电网无功电压控制；其中，所述集中服务器用于协调各个本地控制器上的智能体的学习过程；在各区域本地控制器上执行以下步骤：框架构建步骤：构建基于马尔科夫博弈的多智能体交互训练框架；网络部署步骤：部署神经网络；本地控制步骤：并行执行无功电压控制；本地交换步骤：并行执行与所述集中服务器之间的边际变量交换，包括从所述集中服务器获取下行边际变量和向所述集中服务器发送上行边际变量；本地学习步骤：根据下行边际变量，并行执行本地学习；其中，所述下行边际变量由所述集中服务器根据收集的上行边际变量，执行集中学习后得到；本地控制步骤、本地交换步骤和本地学习步骤重复并行执行；所述上行边际变量包括本地控制器计算的标量数据；所述下行边际变量包括用于计算梯度信息的数据；其中，集中服务器用于建立分布式无功电压优化模型，包括确定各区域无功电压控制目标：将配电网按照实际的本地控制器安装情况，分为|A|个区域，区域标号集合记为A，每个区域设置一个本地控制器，用于快速获取本区域的量测数据，本地控制器能够与集中服务器进行通讯；其中，各区域无功电压控制目标为在满足电压约束的条件下最小化全网网损： 其中，Lopt为分布式无功电压优化目标，Ploss为全网网损，分别代表第i个区域中第j个节点的有功功率注入和电压幅值，V,分别为电压幅值的下限与上限；qS,i代表第i个区域中所有静止无功补偿器SVC的无功功率输出，qS,1表示第1个区域中所有SVC的无功功率输出，qS,|A|表示第|A|个区域中所有SVC的无功功率输出，其中代表第i个区域中第j个SVC的无功功率输出，分别代表第i个区域中第j个SVC的无功功率输出的下限与上限；qG,i代表第i个区域中所有DG的无功功率输出，qG,1表示第1个区域中所有DG的无功功率输出，qG,|A|表示第|A|个区域中所有DG的无功功率输出，其中代表第i个区域中第j个DG的无功功率输出，为第i个区域中第j个DG的装机容量和有功功率输出，Ni为第i个区域节点的集合，为第i个区域DG的集合，为第i个区域SVC的集合。

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