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基于深度強化學習算法及源荷不確定性的配電網重構方法

776   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:02:27
本發明公開了一種基于深度強化學習算法及源荷不確定性的配電網重構方法，根據在分布式能源大規模并網的背景下，配電網重構過程中，受環境因素和人為因素等的影響，分布式能源的可用性及配電系統負荷可能與預測不符，若仍按照預想的離線優化方案進行配電網重構，則在實際的重構過程中，可能會出現電壓越限的可靠性問題和網損增大的經濟性問題，因此事前制定的重構方案雖然可以給調度運行人員一定的指導，但可能無法直接用于實際重構過程，因此，本發明提出的深度強化學習求解配電網重構的方法，基于配電網中分布式能源出力、網絡負荷的不確定性問題，可通過日前神經網絡的訓練，實現針對含分布式能源的配電網重構在線算法，實現配電網重構的秒級求解。
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聲明：
“基于深度強化學習算法及源荷不確定性的配電網重構方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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