一种基于深度学习随机规划的配电网电压无功优化方法

本发明公开了一种基于深度学习随机规划的配电网电压无功优化方法，涉及智能配电网领域，其公开了一种基于深度学习随机规划的配电网电压无功优化方法，综合考虑配电网长时段最优潮流分布以及可再生能源出力在时间维度上的不确定波动，基于模型预测控制方法构造了多场景联合约束的两阶段配电网协同优化运行控制策略模型，在约束场景层面，以深度学习为基础，采用条件变分自动编码器(conditionalvariation automatic encoder，CVAE)算法将新能源出力在时间维度上的相关性纳入考虑范围并据此随机生成场景，以应对分布式电源的不确定波动带来的配电网电压无功的复杂变化，并通过求解器进行联合约束求解，从而实现在维持配电网电压总体稳定的前提下全面优化系统运行成本。