【摘 要】
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随着分布式电源与随机性负荷的大量接入，配电网的电压波动问题变得愈发严重。主动配电网能通过各种电压无功控制器平抑电压波动，但通常需要求解一个复杂的混合整数二阶锥规划问题，难以做到实时控制。文中利用深度强化学习建立了一个主动配电网实时电压控制模型，能快速得到满足潮流约束的控制策略。首先，采集节点有功、节点无功、设备档位、时间步作为环境状态变量;其次，以和网损及设备操作相关的费用作为回报函数来协调三个控
【基金项目】
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深圳科技项目（090000KK52170133）；
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随着分布式电源与随机性负荷的大量接入，配电网的电压波动问题变得愈发严重。主动配电网能通过各种电压无功控制器平抑电压波动，但通常需要求解一个复杂的混合整数二阶锥规划问题，难以做到实时控制。文中利用深度强化学习建立了一个主动配电网实时电压控制模型，能快速得到满足潮流约束的控制策略。首先，采集节点有功、节点无功、设备档位、时间步作为环境状态变量;其次，以和网损及设备操作相关的费用作为回报函数来协调三个控制设备;最后，通过基于长短时记忆网络的约束型强化学习来求解，从而建立主动配电网实时电压控制模型。基于4节点测试系统和IEEE-33节点测试系统进行了仿真，仿真结果表明所提的深度强化学习方法能确保潮流约束，电压控制模型能实时控制电压无功控制器，以保证配电网的电压质量。
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