基于深度确定策略梯度算法的主动配电网协调优化

《基于深度确定策略梯度算法的主动配电网协调优化》是一篇关于电力系统优化控制的研究论文，全文共32页。该文主要探讨了如何利用深度确定策略梯度算法（DDPG）来实现对主动配电网的协调优化。随着可再生能源接入比例的不断提高，传统配电网面临着诸多挑战，如电压波动、功率不平衡等问题。因此，如何高效地进行配电网的优化控制成为当前研究的热点。

文章首先介绍了主动配电网的基本概念及其运行特点，分析了传统优化方法在应对复杂环境和动态变化时的局限性。随后，作者引入了深度强化学习中的DDPG算法，该算法结合了深度神经网络与确定性策略梯度方法，能够有效处理高维状态空间和连续动作空间的问题，适用于复杂的电力系统优化任务。

在具体应用中，文章设计了一种基于DDPG的协调优化框架，用于同时优化分布式能源的出力、负荷调度以及无功补偿等多目标问题。通过仿真测试，验证了该方法在提升配电网运行效率、降低损耗以及提高系统稳定性方面的有效性。

此外，论文还对比了不同算法在相同场景下的性能表现，进一步证明了DDPG在处理主动配电网优化问题上的优越性。最后，文章总结了研究成果，并指出了未来可能的研究方向，如引入更先进的神经网络结构或结合其他优化算法以提升整体性能。