基于Q学习的分布式电源选址定容

陈永立

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高原农业 ›› 2023, Vol. 7 ›› Issue (06) : 670-678. DOI: 10.19707/j.cnki.jpa.2023.06.014

基于Q学习的分布式电源选址定容

  • 陈永立
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摘要

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。

关键词

Q学习 / 配电网 / 分布式电源 / 选址定容 / 强化学习

中图分类号

TP181 / TM715

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陈永立. 基于Q学习的分布式电源选址定容. 高原农业. 2023, 7(06): 670-678 https://doi.org/10.19707/j.cnki.jpa.2023.06.014

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