基于改进MODRL的分布式光储多目标优化调度策略

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.002

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基于改进MODRL的分布式光储多目标优化调度策略

更新时间：2025-11-03

- 基于改进MODRL的分布式光储多目标优化调度策略
- Vol. 42, Issue 6, Pages: 13-21(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网山东省电力公司电力科学研究院
  2. 天津相和电气科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.002
  CLC： TM73;TM615
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, 42(6): 13-21.
DOI：

[J]. 2025, 42(6): 13-21. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.002.

摘要

强间歇性分布式光伏发电和电动汽车等波动性负荷广泛接入配电网，引发电压越限、功率波动等问题，限制了光伏消纳。如何协同调度分布式光伏和电动汽车电池以提升光伏消纳并同时兼顾运行经济性成为难题。为此，提出了一种基于改进多目标深度强化学习（improved multi-objective deep reinforcement learning

IMODRL）的分布式光储多目标优化调度策略，旨在提升配电网光伏消纳能力并降低综合运行成本。首先，构建了综合考虑光伏消纳能力提升和运行成本降低的多目标优化模型。其次，将所提模型转化为多目标马尔可夫决策过程（multi-objective Markov decision process

MOMDP）模型，并设计了一种基于多目标深度Q网络和多目标软演员评论家的IMODRL算法快速求解该模型。最后，算例仿真表明，提升光伏消纳能力与降低运行成本之间存在冲突，所得策略能够有效平衡光伏消纳与综合运行成本，实现配电网安全稳定运行。

Abstract

关键词

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