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En el mundo de la distribución de energía, la restauración de sistemas después de cortes de gran escala requiere de acciones secuenciales de conmutación que reconfiguran la topología del alimentador y coordinan recursos energéticos distribuidos (DERs) bajo restricciones no lineales, como el equilibrio de potencia, límites de voltaje y calificaciones térmicas. Estos desafíos limitan la escalabilidad de enfoques convencionales de optimización y de aprendizaje por refuerzo basado en el valor. Afortunadamente, existen nuevas técnicas como la aplicación de un framework de aprendizaje por refuerzo de agentes heterogéneos (HARL) a través de Heterogeneous-Agent Proximal Policy Optimization (HAPPO) que permite una restauración coordinada en microredes interconectadas.
Cada agente controla una microred distinta con diferentes cargas, capacidades de DER y cantidad de interruptores. Los actores descentralizados son entrenados con un crítico centralizado para un aprendizaje estable en política, mientras que un entorno OpenDSS con información basada en física garantiza la factibilidad eléctrica. Experimentos realizados en alimentadores de IEEE de 123 buses y 8500 nodos muestran que HAPPO supera a PPO, QMIX, Mean-Field RL y otras líneas base en potencia restaurada, estabilidad de convergencia y reproducibilidad con múltiples semillas. Bajo un límite de generación de 2400 kW, el framework restaura más del 95% de la carga disponible en ambos sistemas con una ejecución de baja latencia, respaldando la restauración práctica en tiempo real de sistemas de distribución de energía.
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