【摘 要】
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随着高比例分布式电源的接入，配电网在应对源荷不确定性和协调多种无功补偿设备等方面面临较大挑战。本文提出了一种基于优化数学模型与数据驱动方法相结合的配电网多时间尺度电压调节策略。该策略首先针对长时间尺度调节的有载调压变压器和电容器组，以最小化有功功率损耗为目标，建立了基于混合整数二阶锥规划的日前无功电压优化模型。其次，为满足短时间尺度调度对于实时性的要求，提出一种基于多智能体强化学习的日内实时调度方
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB0906000，2020YFB0906002）；
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随着高比例分布式电源的接入，配电网在应对源荷不确定性和协调多种无功补偿设备等方面面临较大挑战。本文提出了一种基于优化数学模型与数据驱动方法相结合的配电网多时间尺度电压调节策略。该策略首先针对长时间尺度调节的有载调压变压器和电容器组，以最小化有功功率损耗为目标，建立了基于混合整数二阶锥规划的日前无功电压优化模型。其次，为满足短时间尺度调度对于实时性的要求，提出一种基于多智能体强化学习的日内实时调度方法，将实时无功优化问题转化为马尔夫博弈过程，并采用了集中训练、分散执行框架。与传统方法相比，该方法通信开销低、实时性强并且不依赖于精确的潮流模型。最后，通过IEEE 33节点算例验证了所提策略的有效性。
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