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作者：孙树敏;邢家维;程艳;于芃;杨颂;弋豫;庞丽;
单位：国网山东省电力公司电力科学研究院;天津相和电气科技有限公司;
摘要：强间歇性分布式光伏发电和电动汽车等波动性负荷广泛接入配电网，引发电压越限、功率波动等问题，限制了光伏消纳。如何协同调度分布式光伏和电动汽车电池以提升光伏消纳并同时兼顾运行经济性成为难题。为此，提出了一种基于改进多目标深度强化学习（improved multi-objective deep reinforcement learning,IMODRL）的分布式光储多目标优化调度策略，旨在提升配电网光伏消纳能力并降低综合运行成本。首先，构建了综合考虑光伏消纳能力提升和运行成本降低的多目标优化模型。其次，将所提模型转化为多目标马尔可夫决策过程（multi-objective Markov decision process,MOMDP）模型，并设计了一种基于多目标深度Q网络和多目标软演员评论家的IMODRL算法快速求解该模型。最后，算例仿真表明，提升光伏消纳能力与降低运行成本之间存在冲突，所得策略能够有效平衡光伏消纳与综合运行成本，实现配电网安全稳定运行。
关键词：配电网;;分布式光伏;;消纳能力;;多目标马尔可夫决策过程;;深度强化学习
基金资助：国家自然科学基金项目（52407134）;; 国网山东省电力公司科技项目资助“规模化分布式光储集群主动同步构网与电网互动技术研究与应用-课题1：分布式光储台区高弹性自律运行控制技术研究及应用”（52062623003M）~~
