一种考虑不确定性的台区储能选址定容方法及系统

本发明涉及电力系统规划与运行技术领域，提出了一种考虑不确定性的台区储能选址定容方法及系统，通过引入深度强化学习与改进的粒子群优化算法协同优化，结合条件生成对抗网络模拟多种不确定性场景，并利用条件风险对电力系统运行风险进行量化评估，有效提升优化算法的全局搜索能力与解的鲁棒性。该方法实现了分布式储能在台区中的最优选址与定容配置，显著降低网损，增强系统的经济性与可靠性。