基于DDPG算法的分布式光伏选址定容研究

张磊; 王志敏; 赵爽; 王凌谊; 纳智敏; 陈宇; 刘志坚; 虞忠明

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.011

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基于DDPG算法的分布式光伏选址定容研究

更新时间：2026-04-25

- 基于DDPG算法的分布式光伏选址定容研究
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 99-110(2026)
- 作者机构：
  
  1. 云南电网有限责任公司曲靖供电局
  2. 云南电网有限责任公司规划建设研究中心
  3. 昆明理工大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.011
  CLC： TM615;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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张磊, 王志敏, 赵爽, et al. 基于DDPG算法的分布式光伏选址定容研究[J]. 2026, 43(3): 99-110.
DOI：

张磊, 王志敏, 赵爽, et al. 基于DDPG算法的分布式光伏选址定容研究[J]. 2026, 43(3): 99-110. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.011.

摘要

为应对分布式光伏（distributed photovoltaic

DPV）接入规模扩大所导致的经济性下降、电压质量降低及网络损耗增加等问题，提出一种基于深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient

DDPG）算法的小规模连片DPV系统选址定容方法。该方法通过引入计及土地红线与房屋平整度的适建度指标，构建以系统运行成本最小为目标的经济优化模型，并设计相应的马尔可夫决策过程进行求解；为进一步提升收敛性能，通过对比多种激活函数，选用指数线性单元（exponential linear unit

ELU）函数对模型进行训练与优化。基于IEEE 33节点系统的仿真结果表明，所提DDPG算法在收敛速度、经济效益及电压质量方面均优于改进粒子群算法（improved particle swarm optimization

IPSO）与改进深度Q网络算法（deep Q-network

DQN）；在IEEE 69节点复杂系统中的进一步验证亦证实了该方法的有效性与鲁棒性。

Abstract

关键词

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