| 基于深度确定策略梯度算法的主动配电网协调优化 |
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| 引用本文： | 龚锦霞,刘艳敏. 基于深度确定策略梯度算法的主动配电网协调优化[J]. 电力系统自动化, 2020, 44(6): 113-120 |
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| 作者姓名： | 龚锦霞 刘艳敏 |
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| 作者单位： | 1.上海电力大学电气工程学院，上海市 200090;2.国网上海市电力公司，上海市 200438 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金资助项目 (51607112)。 |
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| 摘 要： | 将新一代人工智能在智能电网和能源互联网中进行应用,实现高比例可再生能源及时有效接入电网,文中基于深度学习中的深度确定策略梯度(DDPG)算法实现主动配电网的优化运行。首先,构造了含多微电网的主动配电网优化模型的DDPG回报函数,使主动配电网的节点电压总偏差和线损最小,最大限度地降低微电网功率调节量的变化以减小对微电网运行的影响,同时维持联络线功率平衡以减小对配电网的影响。然后,分析了主动配电网优化控制的DDPG样本数据处理、回报函数设计、模型训练和学习过程。最后,通过改进IEEE 14节点算例仿真验证了DDPG算法的有效性。
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| 关 键 词： | 深度确定策略梯度 主动配电网 深度强化学习 协调优化 |
| 收稿时间： | 2019-03-21 |
| 修稿时间： | 2019-11-13 |
Coordinated Optimization of Active Distribution Network Based on Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm |
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| GONG Jinxi,LIU Yanmin. Coordinated Optimization of Active Distribution Network Based on Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(6): 113-120 |
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| Authors: | GONG Jinxi LIU Yanmin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep deterministic policy gradient active distribution network deep reinforcement learning coordinative optimization |
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