基于约束型深度强化学习的主动配电网电压控制策略

张华赢; 艾精文; 汪伟

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基于约束型深度强化学习的主动配电网电压控制策略

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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。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;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;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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来源
《电测与仪表》 |2023年第5期|159-166|共8页
作者
张华赢; 艾精文; 汪伟;
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作者单位

深圳供电局有限公司电力科学研究院;

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正文语种 chi
中图分类电力系统调度自动化;
关键词
主动配电网; 电压无功控制; 深度强化学习; 滚动优化; 强约束策略;

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