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作者：孙文杰;郑诗珉;李金灵;曹羽生;王鹤;
单位：国网黑龙江省电力有限公司齐齐哈尔供电公司;东北电力大学电气工程学院;
摘要：提出一种考虑源荷不确定性的主动配电网多时间尺度电压优化方法。首先对源荷不确定性区间进行充分刻画，基于该刻画结果构建主动配电网数学模型并分析源荷不确定性对电压运行分布的影响；其次，提出一种基于深度强化学习的两阶段多时间尺度电压优化方法，并将刻画的源荷不确定性区间作为输入信息提供给深度强化学习智能体，以使其学习更优的电压优化策略。具体而言，第1个阶段是基于双深度Q网络算法构建的长时间尺度电压优化模型，主要针对有载调压变压器和电容器组进行长时间尺度的控制，来解决可再生能源与负荷所带来的长期预测偏差问题；第2个阶段是基于深度确定性策略梯度算法构建的短时间尺度电压优化模型，主要对分布式能源逆变器和储能系统进行优化调控，来解决短期波动所带来的问题。最后，在改进的IEEE 33节点系统上进行算例验证。仿真结果表明：所提的两阶段长短期协同电压优化方法有效地改善了电压分布，减小了网络损耗，提高了主动配电网在源荷不确定性下的鲁棒性，确保了系统电压的实时优化。
关键词：多时间尺度;;深度强化学习;;两阶段优化;;源荷不确定性;;电压优化
基金资助：国网黑龙江省电力有限公司科技项目(编号：522413250003)
