【摘 要】
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在电–气–热互联的综合能源系统优化中考虑配电网动态重构策略是提高系统灵活性和经济性的重要手段。针对考虑配电网动态重构之后模型复杂与求解效率低的问题，提出了基于双层深度Q网络（double deep Q network， DDQN）和内核岭回归（kernel ridge regression， KRR）方法获取配电网动态重构策略，并将其纳入综合能源系统运行优化模型中，通过把耗时较多的模型学习过程转移
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目（ZR2022ME219）；
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在电–气–热互联的综合能源系统优化中考虑配电网动态重构策略是提高系统灵活性和经济性的重要手段。针对考虑配电网动态重构之后模型复杂与求解效率低的问题，提出了基于双层深度Q网络（double deep Q network， DDQN）和内核岭回归（kernel ridge regression， KRR）方法获取配电网动态重构策略，并将其纳入综合能源系统运行优化模型中，通过把耗时较多的模型学习过程转移到训练过程中，仅将训练好的模型应用，进而快速得到运行优化结果。首先，建立包含综合能源系统状态与静态重构结果的数据库，依据时间序列并考虑开关动作成本，制定出动态重构策略；其次，提出KRR方法，用于预测耦合机组的最优出力；最后，基于DDQN挖掘综合能源系统状态与重构结果之间的映射关系，实现快速动态重构。以IEEE 33节点配电网、20节点天然气网和16节点热网组成的E33-G20-H16系统以及E78-G40-H32系统为例，验证了所提模型和方法的有效性。
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