PowerZoo

电力系统强化学习研究框架

电力系统强化学习,
从设备动作到电网响应。

以 OpenDSS 原生潮流为基础,连接设备动作、物理量测与多智能体学习。PowerZoo 为配电网控制研究提供统一的实验入口与可追溯的回放过程。

从下面的13节点算例开始:调节负荷、调压档位与电容状态,观察各相电压和网损如何变化。

探索配电网算例

一张馈线,多个运行工况

IEEE 13节点派生算例(含辅助母线) · OpenDSS 预计算稳态回放

正在读取工况

A 相电压点击母线查看三相量测

低于0.950.95–1.05高于1.05缺相
正在加载拓扑与电压数据
选中母线—
A 相 —B 相 —C 相 —
最低相电压—p.u.
最高相电压—p.u.
有功网损—kW
主网输入—kW

等待工况数据

母线电压剖面

0.95–1.05 p.u. 为本页参考带

本算例来自仓库静态模型的54次原生求解,用于观察设备设定与稳态电压的关系;不是现场数据、在线控制器或多智能体训练成果。中性点不计入相电压统计。查看数据来源与复现说明

从设备调节到协同决策

五类研究任务,共享物理基础

任务定义各自的动作、观测与目标。配置和训练入口保持一致,电气约束、状态与计量由原生模型支撑。

电压无功控制 VVC

协调调压器、电容器与分布式设备,研究配电网电压及网损。当前明确验证范围包括13、34、123节点算例。

查看任务说明

模块化电网控制 SmartGrid

将光伏、储能及静态无功设备接入同一物理会话,研究动作执行、能量推进与多智能体协作。

查看实施记录

区域协同调度 District dispatch

按实际区域设备和端口计量交换功率,结合分时电价、储能与分布式资源开展调度研究。

查看区域建模

静态故障恢复 DSR

在小网络及IEEE13派生算例中,通过真实开关和故障配置研究供电恢复、节点有效性与服务量。

查看恢复模型

顺序定价博弈 Stackelberg

先发布价格,再观察负荷响应;使用逐主体收益和结算账本,研究有明确决策顺序的定价任务。

查看博弈设定

模型、任务与学习器之间的连接

保持动作与物理量测可追溯

从配置冻结到结果回放,每个环节使用明确的模型、设备和动作定义。

配置与输入静态DSS模型
场景与实验配置
物理与任务原生设备动作
相电压与端口功率
训练与验证多智能体训练器
单智能体接口
恢复与回放模型摘要核对
物理指标与轨迹

物理状态有单位

电压保留实际相别,端口功率、网损与能量采用明确单位;成功求解后才推进相应区间。

算法登记与验证分开

仓库含多种训练器实现。当前适配、短训练与回放范围以各任务实施记录为准,不将算法列表视为性能排名。

运行验收与策略效果分开

短训练和参数恢复验证运行链路;策略是否收敛、是否优于基线,需要独立实验与可追溯评价。

查看框架实现与验证记录

从展示返回可检查的研究过程

查看源码,复现工况

本页不依赖外部服务。模型、数据生成脚本与研究文档均可在仓库中检查。

看一段完整操作

网页操作录屏|预计算稳态回放

调整负荷、调压器和电容状态,查看真实求解快照中的母线电压与网损。录屏展示本页交互,不代表强化学习策略的训练效果。

当前公共物理层面向配电网准静态研究。本页不声称具备频率、暂态或保护协调能力,也不提供电网现场控制建议。