摘要
本发明提供一种配电网多台区分布资源优化方法及系统,该方法包括以下步骤:采集配电网各台区的历史负载数据、天气数据及网络拓扑参数进行分区;根据分区结果及网络拓扑参数,构建多目标资源分配模型;基于实时负载数据与网络状态,通过强化学习算法动态调整出力计划,并反馈至配电管理系统。通过构建以最小化运行成本与电压稳定性为联合优化目标的多目标资源分配模型,兼顾了运行成本最小化与电压稳定性增强的双重目标,突破传统单目标优化的局限性;结合强化学习算法的实时反馈机制,能够动态响应负载波动与网络状态变化,实现配电网多台区协同优化运行,提升配电网的经济性与安全稳定性。
技术关键词
资源优化方法
分布式电源
强化学习算法
配电管理系统
资源分配
网络拓扑
遗传算法求解
动态时间规整算法
分区
计划
充放电功率
电压
分布式资源
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负载需求功率
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数据
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