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

高比例间歇性分布式电源与电动汽车接入配电网时，容易导致功率与电压频繁、快速、剧烈波动。文中结合数据驱动与物理建模方法，提出了一种配电网双时间尺度有功无功协调优化策略。针对短时间尺度（分钟级或秒级）的功率波动，以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量，以网损最小为目标函数，计及物理约束，针对平衡与不平衡配电网分别构建了二阶锥与二次规划模型。针对长时间尺度（小时级）的优化，以有载调压变压器分接头变比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作，以网损为代价，计及节点电压越限惩罚，构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾，采用一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。通过IEEE 33节点与IEEE 123节点配电系统验证了所提方法的有效性。