在高比例分布式新能源接入的背景下，配电网电压控制难题日益凸显。2026世界杯官网科研团队聚焦大模型与深度强化学习融合技术，创新提出两类电压优化控制策略，破解传统方法建模难、泛化弱、安全风险高等痛点，为智慧油田、新型电力系统提供高效可靠的控制方案。

一、行业痛点：传统电压控制面临双重挑战

随着分布式光伏、风机等新能源大规模并入配电网，传统基于精确机理模型的电压优化控制方法逐渐显露短板：

•对电网拓扑、参数依赖度极高，大规模电网下建模复杂度呈指数级增长；

•深度强化学习（DRL）方法存在数据多样性不足导致泛化能力差、训练中易出现电压违规等约束违反两大核心问题，难以适配实际电网运行需求。

针对上述痛点，团队以 “无模型自适应 + 安全可控” 为核心，开展两项关键技术研究，实现配电网电压优化控制的技术突破。

二、技术突破一：大模型辅助，破解数据匮乏与泛化难题

团队首次将GPT-4 等大语言模型（LLM）与深度强化学习融合，提出配电网区域电压优化控制策略，从数据层面攻克泛化短板。

1. 提示工程精准设计，高效生成高质量数据

通过三大模块构建定制化提示词，引导大模型生成符合电网运行特性的增强型数据：

•任务描述模块：明确分布式能源类型、容量及数据格式；

•引导生成逻辑：贴合新能源实际出力特性，约束数据合理性；

•输出质量控制：精准到小数点后三位，满足训练精度要求。

2. 仿真验证：性能全面优于传统方法

在改进 IEEE 33 节点、123 节点配电网系统中测试，该策略实现电压越限率降至 0，有效降低网损，决策速度快，在复杂运行条件下展现极强的鲁棒性与泛化能力，大幅减少对真实电网数据的依赖。

三、技术突破二：安全强化学习，筑牢电网运行安全防线

针对 DRL 训练中电压违规等安全隐患，团队引入约束策略优化算法（CPO），构建基于安全深度强化学习的电压控制方法。

1. 约束马尔可夫决策，兼顾优化与安全

将电压优化问题转化为约束马尔可夫决策过程，通过拉格朗日乘子机制、近似约束投影等技术，让智能体在优化网损、平抑电压波动的同时，严格遵守潮流、电压、功率等物理约束，从算法层面杜绝安全违规。

2. 实测效果：安全与效率双达标

基于 IEEE 33 节点系统仿真，该策略实现电压越限率为 0，网损较无控制状态降低近 50%，决策时间仅 0.000271 秒，兼顾控制效果、运行安全与实时性，更适配实际配电网落地应用。

四、科研价值与展望：赋能智慧能源，深耕技术创新

本次研究形成 \\“大模型数据增强 + 安全强化学习保障”\\ 的完整技术体系，核心价值显著：

1.摆脱对精确机理模型的依赖，提升电压控制实时性与自适应能力；

2.大模型辅助扩充数据维度，强化智能体鲁棒性；

3.安全算法兜底，实现优化目标与安全约束的统一；

4.经多场景仿真验证，具备智慧油田、工业配电网等实际应用潜力。

未来将聚焦多智能体安全深度强化学习、大模型在环深度强化学习两大方向，持续攻关复杂电网约束分解、语言化需求处理等技术，推动成果从实验室走向工程现场，为新型电力系统、智能制造与智慧能源融合发展注入核心动力。