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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提供一种基于双时间尺度的配电网两阶段无功电压优化方法，本发明采用光伏电站的历史发电数据，充分考虑了配电网中分布式光伏日前预测的不确定性，并基于蒙特卡洛算法建立充电站电动汽车集群参与电网无功优化调度模型，以及基于配电网运行的各种潮流约束条件以及电容器组、电动汽车功率的约束条件，建立电动汽车参与配电网无功优化的两阶段优化模型，长时间尺度上制定配网中无功补偿电容器组的投切计划，短时间尺度上制定接入电网的电动汽车的出力；在DQN、DDPG智能体中加入深度网络，训练处于危险状态的样本，限制智能体向危险状态方向探索，以此解决大量分布式电源和电动汽车并网带来的电压越限问题。
主权项：1.基于双时间尺度的配电网两阶段无功电压优化方法，其特征在于，包括如下步骤：基于配电网运行的各种潮流约束条件以及电容器组、电动汽车功率的约束条件，建立电动汽车参与配电网无功优化的两阶段优化模型；构建两阶段优化模型的训练环境，让DQN、DDPG智能体与两阶段优化模型进行交互训练，同时将历史的危险状态样本输入给DQN、DDPG智能体；设定双时间尺度的决策时间，在长时间尺度中利用DQN智能体得到电容器组投切计划；并基于先前的电容器组投切计划，对短时间尺度使用DDPG智能体对电动汽车充放电功率进行调控；对一天中所有的时间尺度进行决策后，得到优化的无功补偿电容器组投切计划和电动汽车充放电调控方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于双时间尺度的配电网两阶段无功电压优化方法
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