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摘要
新能源的高渗透率加剧了配电网的电压波动，给配电网电压控制带来新挑战。主动配电网中可控的有功和无功设备在缓解电压偏差方面发挥了重要作用。提出了一种基于多智能体强化学习的有功无功协调电压控制策略，通过协调光伏逆变器、静止无功补偿装置的无功功率和电动汽车充电桩的有功功率以减小电压偏差和网损，且不依赖于精确的潮流模型。同时提出一种基于经验增强技术并引入注意力机制的深度强化学习算法(experience augmentation multi-actorattention-critic,EAMAAC)，能够提供无偏的生成数据集，提高样本利用效率。在改进IEEE33节点测试算例的验证结果表明，所提出的控制策略和算法不仅能有效缓解电压偏差问题，并且相较于现有的强化学习算法其采样效率更高、鲁棒性更强。
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单位南方电网数字电网研究院有限公司; 浙江大学
