arXiv 人工智能· Chenghao Huang, Yue Yang, Hao Wang·· 1 天前AI 评分34
面向配电网社区储能协同的物理信息图安全强化学习方法
Physics-Informed Graph-Based Safe RL with Constraint-Specific Critics for Community Battery Coordination in Distribution Network
AI 导读
研究人员提出面向配电网社区电池储能协同调控的物理信息安全深度强化学习框架 LDCPPO，在降低运行成本的同时缓解电压与线路越限。该方法构建双层物理信息图表征时空交互，并利用独立的奖励与成本评价网络实现特定约束的价值分解。测试表明，该方法相比基线将关键电压越限程度最高降低 80.5%，并取得最低的越限次数与线路过载程度。
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