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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于无功虚拟电厂的配电网电压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：CN121791344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610261329.6，技术领域涉及：H02J3/50；该发明授权一种基于无功虚拟电厂的配电网电压控制方法是由谢邦鹏;袁一鸣;陈赟;沈浩;赵震宇;汪敏华;顾力;王佳裕;孙磊;韩冬设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无功虚拟电厂的配电网电压控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无功虚拟电厂的配电网电压控制方法，包括基于无功虚拟电厂管理下的配电网中的离散型与连续型无功调节设备构建双层协同调控模型，并建立配电网物理约束；在配电网物理约束条件下，日前调度将离散型无功调节设备的优化控制转化为离散动作空间策略的第一多智能体强化学习进行求解，生成日前调度规划下发至日内校正层；在配电网物理约束和日前调度计划作为边界约束的条件下，日内校正将连续型无功调节设备的控制转化为连续动作空间策略的第二多智能体强化学习进行求解，生成日内校正指令；基于日内校正指令调整连续型无功调节设备得到配电网中节点电压；将配电网中节点电压反馈至日前调度层闭环协同，实现电压优化调控。

本发明授权一种基于无功虚拟电厂的配电网电压控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无功虚拟电厂的配电网电压控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于无功虚拟电厂管理下的配电网中的离散型与连续型无功调节设备，构建包含日前调度层与日内校正层的双层协同调控模型，并构建配电网物理约束； S2、在所述配电网物理约束条件下，所述日前调度层将离散型无功调节设备的优化控制转化为离散动作空间策略的第一多智能体强化学习进行求解，生成日前调度规划下发至所述日内校正层； 所述步骤S2，包括： 基于所述配电网物理约束，以最小化调度周期内配电网中节点电压偏差总量最小化为目标，构建日前调度优化目标函数；并构建各离散型无功调节设备在所述调度周期内的最大允许动作频次约束； 将所述日前调度优化建模为马尔可夫博弈过程，为每个离散型无功调节设备定义对应的离散智能体得到第一多智能体；其中，每个智能体的动作空间为离散的档位或投切操作，状态空间包括设备当前状态及累计动作次数，奖励函数包括配电网中的节点电压偏差、设备动作代价及电压越限状况的综合评价； 利用MASAC-Discrete算法对所述第一多智能体进行强化学习，得到离散型无功调节设备的智能体协同策略； 基于所述离散型无功调节设备的智能体协同策略，生成包含各离散型无功调节设备未来调度周期的档位或投切状态的日前调度计划； 所述日前调度优化目标函数，如下： 其中，为时段索引，为时段数；为无功虚拟电厂索引，为无功虚拟电厂总数；为配电网中的节点索引，为无功虚拟电厂所管辖的配电网中的节点集合；为在时段归属于无功虚拟电厂的配电网中的节点的电压标幺值； S3、在所述配电网物理约束和日前调度计划作为边界约束的双重条件下，所述日内校正层将连续型无功调节设备的优化控制转化为连续动作空间策略的第二多智能体强化学习进行求解，生成日内校正指令；基于所述日内校正指令调整连续型无功调节设备得到配电网中节点电压；将配电网中节点电压反馈至日前调度层进行闭环协同，实现配电网的电压优化调控； 所述步骤S3，包括： 基于所述配电网物理约束、所述日前调度计划为边界条件，以及不确定性场景集合，以最小化期望电压偏差为目标，构建日内校正优化目标函数； 将日内校正优化建模为马尔可夫博弈过程，为每个连续型无功调节设备定义对应的连续智能体得到第二智能体；其中，每个智能体的动作空间为连续的无功功率输出，状态空间包括本地有功或无功负荷，以及光伏有功出力，奖励函数包括配电网中的节点电压偏差，以及对连续型无功调节设备的动作违反对应安全运行约束的惩罚； 利用MASAC算法对所述第二智能体进行强化学习，得到连续型无功调节设备的智能体的协同控制策略； 基于所述连续型无功调节设备的智能体的协同控制策略，生成各连续型无功调节设备的日内校正指令； 基于日内调整指令进行调整所述连续型无功调节设备，得到无功虚拟电厂管理下的配电网的节点电压； 将所述配电网的节点电压，与日前调度规划对应的配电网的节点电压相比较，得到节点电压偏差信息；所述日前调度层基于所述节点电压偏差信息重新进行第一多智能体强化学习求解，重新生成日前调度规划； 其中，一个配电网至少由一个无功虚拟电厂进行管理。

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