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基于深度强化学习的馈线-台区两阶段电压优化
被引量：
4
1
作者
徐晓春
李佑伟
+4 位作者
戴欣
袁洲茂
田恩东
姚顺
窦晓波
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第3期63-73,共11页
分布式电源(distributed generation,DG)在10 kV和400 V配电网中大量接入,给配电网安全运行带来了巨大挑战。由于DG不确定性以及400 V台区实时量测数据不全的问题,基于最优潮流的优化方法难以解决馈线与台区的协同优化问题。为此,该文...
分布式电源(distributed generation,DG)在10 kV和400 V配电网中大量接入,给配电网安全运行带来了巨大挑战。由于DG不确定性以及400 V台区实时量测数据不全的问题,基于最优潮流的优化方法难以解决馈线与台区的协同优化问题。为此,该文提出了一种基于电压越限风险和深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的馈线-台区两阶段优化方法。首先,基于概率最优潮流计算得到10 k V馈线系统的最低电压越限风险下的调控策略,以及节点电压期望值并下发至台区。接着,利用台区调控资源,基于深度强化学习实现台区电压与光伏消纳的多目标优化。最后基于改进的IEEE33节点系统验证了该文方法的有效性。
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关键词
电压优化
概率最优潮流
非全观测配电网
深度强化学习
分布式电源
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职称材料
题名
基于深度强化学习的馈线-台区两阶段电压优化
被引量：
4
1
作者
徐晓春
李佑伟
戴欣
袁洲茂
田恩东
姚顺
窦晓波
机构
国网江苏省淮安供电公司
东南大学
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第3期63-73,共11页
基金
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2021036)。
文摘
分布式电源(distributed generation,DG)在10 kV和400 V配电网中大量接入,给配电网安全运行带来了巨大挑战。由于DG不确定性以及400 V台区实时量测数据不全的问题,基于最优潮流的优化方法难以解决馈线与台区的协同优化问题。为此,该文提出了一种基于电压越限风险和深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的馈线-台区两阶段优化方法。首先,基于概率最优潮流计算得到10 k V馈线系统的最低电压越限风险下的调控策略,以及节点电压期望值并下发至台区。接着,利用台区调控资源,基于深度强化学习实现台区电压与光伏消纳的多目标优化。最后基于改进的IEEE33节点系统验证了该文方法的有效性。
关键词
电压优化
概率最优潮流
非全观测配电网
深度强化学习
分布式电源
Keywords
voltage optimization
probabilistic optimization power flow
partial visible distribution network
deep reinforcement learning
distributed generation
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的馈线-台区两阶段电压优化
徐晓春
李佑伟
戴欣
袁洲茂
田恩东
姚顺
窦晓波
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023
4
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