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摘要
分布式发电（distributed generation,DG）在电力系统中的应用日益广泛，会频繁地导致在线电压问题。在分布式发电产生较大预测误差时，依靠有限的电压调节装置逐渐不能满足在线电压调节的要求。针对这一问题，提出了一种灵活的拓扑控制方法，并采用一种深度强化学习算法对其进行建模与求解。该算法中的动作机制与图论中的分支交换概念相融合，有效简化了智能体的动作维度和动作空间。在标准IEEE 14节点系统上的算例表明，该算法具备较优秀的泛化能力；与传统算法相比，该算法在获得接近最优解的同时，显著提高了计算性能，满足在线电压调节的需求。
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