摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的配电网合环后长馈线电压调控方法及系统,包括:合环前配电网运行特性分析与合环条件判断;合环后不确定环境下有源配电网系统模型及问题建模;基于AMAPPO的电压调节方法训练与仿真结果分析。本发明通过基于深度强化学习的电压调节策略,能够有效应对合环后不确定环境下有源配电网的复杂情况,实现对长馈线电压的精准调控,显著提高弱配电网合环后长馈线的电能质量。与传统电压调控方法相比,本发明所采用的深度强化学习方法具有更强的适应性,提高了调控的灵活性和可靠性。
技术关键词
电压调控方法
电压调节方法
配电网运行特性
有源配电网
相位差控制
深度强化学习方法
电压调控系统
光伏逆变器
电压调节策略
深度强化学习算法
网络
注意力
配电网合环
轨迹
幅值
节点导纳矩阵
电流
系统为您推荐了相关专利信息
MEMS雾化芯片
子系统
扩展卡尔曼滤波算法
重构
调控装置
动态网络重构方法
时空感知神经网络
配电网潮流
开关
配电网支路
深度Q网络
储能选址定容方法
仿真环境
配电网运行特性
拓扑特征
有源配电网
模型构建方法
仿真方法
控制策略
遗传算法