【摘 要】
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含分布式电源的配电网存在潮流建模不精确、通信条件差、各无功补偿设备难以协调等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战.文中采用深度强化学习方法,提出了一种多时间尺度配
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海市 200090;上海市智能电网需求响应重点实验室,上海市 200063;上海电力大学电气工程学院,上海市 200090
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含分布式电源的配电网存在潮流建模不精确、通信条件差、各无功补偿设备难以协调等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战.文中采用深度强化学习方法,提出了一种多时间尺度配电网在线无功优化运行方案.该方案将配电网在线无功优化问题转化为马尔可夫决策过程.鉴于不同无功补偿设备的调节速度不同,设计2个时间尺度分别对离散调节设备和连续调节设备进行优化配置.该方案能够实时追踪配电网状态,在线决策无功调节设备的优化方案,且不依赖精确的潮流模型,适用于复杂多变、通信条件差的部分可观测配电网.最后,通过算例验证了所提方法的有效性和鲁棒性.
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