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摘要
分布式可再生能源的大规模接入，加剧了有源配电网(Active Distribution Network, ADN)的三相不平衡，容易导致系统电压越限与线损增加。然而，由于当前配电网量测设备安装不全，部分节点负荷数据难以准确获取，因此传统基于全局观测的ADN电压控制方法难以满足实际控制需求。为解决上述问题，提出一种含深度学习代理模型的电压无功控制(Volt/Varcontrol,VVC)进化算法。设计以高速公路神经网络为代理模型，精确拟合局部量测负荷信息、调压控制策略与系统性能指标之间的映射关系。将训练后的代理模型嵌入非支配排序遗传算法的迭代寻优过程中，对电压偏移率、三相不平衡度及线路损耗指标进行直接计算，实现数据驱动的配电网VVC策略快速求取。在改进的IEEE 123节点三相配电网算例上进行测试，验证了所提算法的性能优势及求解效率。
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