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多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略
1
作者
祁向龙
陈健
+2 位作者
赵浩然
张文
张柯雨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第18期53-64,共12页
光伏和电动汽车的大量接入给配电网电压控制带来了严峻挑战。为此,提出了一种多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略。首先,考虑电动汽车用户需求响应特性,在日前协同调度分组投切电容器制定分时电价引导用户改变充电行...
光伏和电动汽车的大量接入给配电网电压控制带来了严峻挑战。为此,提出了一种多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略。首先,考虑电动汽车用户需求响应特性,在日前协同调度分组投切电容器制定分时电价引导用户改变充电行为实现有序充电。其次,在日内构建具有双层结构的深度强化学习策略,上层以长时间尺度通过电价调整引导用户响应实时价格激励以调节电动汽车充电功率,下层以短时间尺度对光伏逆变器和无功补偿装置进行控制,通过双层策略实现对具有不同时间响应特性资源的实时协同调控以降低系统电压偏差。最后,通过对改进的IEEE 33节点系统进行算例分析验证了所提策略的有效性。
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关键词
电动汽车
多时间尺度
电压控制
多智能体
深度强化学习
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职称材料
题名
多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略
1
作者
祁向龙
陈健
赵浩然
张文
张柯雨
机构
电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第18期53-64,共12页
基金
国家重点研发计划项目资助(2018YFA0702200)。
文摘
光伏和电动汽车的大量接入给配电网电压控制带来了严峻挑战。为此,提出了一种多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略。首先,考虑电动汽车用户需求响应特性,在日前协同调度分组投切电容器制定分时电价引导用户改变充电行为实现有序充电。其次,在日内构建具有双层结构的深度强化学习策略,上层以长时间尺度通过电价调整引导用户响应实时价格激励以调节电动汽车充电功率,下层以短时间尺度对光伏逆变器和无功补偿装置进行控制,通过双层策略实现对具有不同时间响应特性资源的实时协同调控以降低系统电压偏差。最后,通过对改进的IEEE 33节点系统进行算例分析验证了所提策略的有效性。
关键词
电动汽车
多时间尺度
电压控制
多智能体
深度强化学习
Keywords
electric vehicle
multi-time scale
voltage control
multi-agent
deep reinforcement learning
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多时间尺度协同的配电网分层深度强化学习电压控制策略
祁向龙
陈健
赵浩然
张文
张柯雨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
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