다중 에이전트 딥러닝 기반 전력 부하 할당
재생 에너지의 불확실성과 다중 지역 전력 조정의 복잡성으로 인해 전력 관제소의 자동 부하 할당은 점점 더 어려워지고 있습니다. 본 연구는 실시간 배전 효율성과 시스템 적응성을 향상시키기 위해 다중 에이전트 심층 결정론적 정책 경사(MA-DDPG) 알고리즘 기반의 자동 부하 할당 프레임워크를 제안합니다. 각 배전 지역이 자율 에이전트로 작동하며, 통신 및 의사 결정 기능을 조율하는 분산형 다중 에이전트 아키텍처를 구축했습니다. 풍력 및 태양광 발전의 확률론적 모델과 함께 배전 비용 최소화, 재생 에너지 출력 제한 최소화, 부하 변동 최소화를 동시에 목표로 하는 다목적 최적화 전략을 통합하여 동적 운영 조건에서 전역 최적화를 달성합니다. 또한, 협력 효율성 증대 및 정책 수렴 가속화를 위해 적응형 통신 가중치와 우선순위 경험 재생 기법을 도입했습니다. 실험 결과, 개선된 MA-DDPG 프레임워크는 훈련 효율성을 크게 향상시키고 운영 비용을 절감하며, 재생 에너지 및 수요 불확실성 하에서도 안정적인 시스템 성능을 유지하면서 부하 균형 강건성을 강화함을 입증했습니다. 본 방법론은 전자기 정보 전송 및 분산형 감지 인프라가 실시간 조정 및 지능형 에너지 관리를 지원하는 통신 집약적인 스마트 그리드를 위한 신뢰할 수 있는 최적화 패러다임을 제공합니다.