文章复现:电压控制，Python

本文提出了一种基于DRL的数据驱动的MA-AVC方案来缓解大规模能源系统中的电压问题。

将MA-AVC问题表述为一种具有启发式划分代理方法的马尔可夫对策。

对MADDPG算法进行调整和修改，集中从操作数据中学习有效的策略。

学习良好的基于DRL的代理可以实现以分散的方式控制电压分布的令人满意的性能。

所提出的协调员可以根据学习中的系统状态，自适应地调节合作水平。

最后，在伊利诺斯州200总线系统上进行了数值仿真，验证了MA-AVC算法的有效性。

此外，MA-AVC算法也可以处理弱集中通信环境，这为今后将我们的训练算法扩展到分布式学习是一个很好的基础。

此外，更多的可控设备，如变压器和分流，在未来可以纳入MA-AVC系统

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