基于Q学习的分布式电源选址定容

作者：陈永立

来源：高原农业, 2023, 7(06): 670-678.

DOI：10.19707/j.cnki.jpa.2023.06.014

• Q学习
• 配电网
• 分布式电源
• 选址定容
• 强化学习

西藏电网网架结构薄弱，供电半径大，使得对偏远地区的供电极不稳定。但其太阳能和水资源丰富，合理利用光伏和水电等地分布式电源（distributed generation, DG）为实现偏远地区用户平稳供电提供了可能。本文以西藏某地区电网实际运行新能源场站为研究对象，提出了西藏地区主动配电网中分布式电源的选址和容量模型，目标是使包括投资、操作和维护成本在内的总成本最小化。本文采用MATLAB平台和MATPOWER求解器进行求解。对负荷和分布式电源的不确定性进行了情景分析。为了分析非网络方案对最终规划结果和总投资的影响。通过典型IEEE 33实例验证了所提出的方法，比较分析了考虑主动管理和不考虑主动管理的规划结果，以及考虑环境效益和不考虑环境效益的规划结果，最终得到基于Q学习的分布式电源选址定容规划方案。为西藏地区后续的分布式电源系统建设提供了一些借鉴经验。