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基于数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度协调优化

张剑崔明建姚潇毅何怡刚

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(20)：64-71,8.

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(20)：64-71,8.DOI:10.7500/AEPS20221215004

基于数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度协调优化

Dual-timescale Active and Reactive Power Coordinated Optimization for Active Distribution Network Based on Data-driven and Physical Model

张剑 ¹崔明建 ²姚潇毅 ³何怡刚⁴

作者信息

1. 合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽省合肥市 230009
2. 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津市 300072
3. 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司,安徽省蚌埠市 233000
4. 武汉大学电气与自动化学院,湖北省武汉市 430072
折叠

摘要

关键词

主动配电网/分布式电源/深度强化学习/二阶锥规划/二次规划

Key words

active distribution network/distributed generator (DG)/deep reinforcement learning/second-order cone programming (SOCP)/quadratic programming (QP)

引用本文复制引用

张剑,崔明建,姚潇毅,何怡刚..基于数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度协调优化[J].电力系统自动化,2023,47(20):64-71,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52207130).This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 52207130). （52207130）

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-1026

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