含电动汽车充电桩的配电网深度强化学习有功-无功协调电压控制策略OACSCDCSTPCD
Deep Reinforcement Learning Active-reactive Coordinated Voltage Control Strategy for Distribution Network With Electric Vehicle Charging
新能源的高渗透率加剧了配电网的电压波动,给配电网电压控制带来新挑战.主动配电网中可控的有功和无功设备在缓解电压偏差方面发挥了重要作用.提出了一种基于多智能体强化学习的有功无功协调电压控制策略,通过协调光伏逆变器、静止无功补偿装置的无功功率和电动汽车充电桩的有功功率以减小电压偏差和网损,且不依赖于精确的潮流模型.同时提出一种基于经验增强技术并引入注意力机制的深度强化学习算法(experience augmentation multi-actor-a…查看全部>>
The increasing penetration of the distributed power sources exacerbates the voltage violations in the distribution networks and brings new challenges to the reactive voltage control.The controllable active and reactive devices in the active distribution networks play an important role in mitigating the voltage deviations.In this paper,we propose a multi-intelligent reinforcement learning-based active-reactive coordinated voltage control strategy to adjust th…查看全部>>
胡丹尔;李子晨;彭勇刚;杨英杰;朱明增;周培
浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027南方电网数字电网研究院有限公司,广东省 广州市 510663南方电网数字电网研究院有限公司,广东省 广州市 510663南方电网数字电网研究院有限公司,广东省 广州市 510663
动力与电气工程
电压控制深度强化学习电动汽车马尔科夫过程数据驱动
voltage controldeep reinforcement learningelectric vehiclesMarkov processdata-driven
《电网技术》 2023 (12)
4985-4994,10
国家重点研发计划项目(2020YFB0906000,2020YFB0906002).Project Supported by National Key R&D Program of China(2020YFB0906000,2020YFB0906002).
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