Smart Networking Planning for Distribution Networks Based on an Automatically Adjusting Parameters-based Deep Double Q Network Algorithm

JI Xingquan; XUE Kezhuang; YE Pingfeng; ZHAI Hefeng; YANG Jian; YU Yixiao; ZHANG Yumin

doi:10.20204/j.sp.2025.11006

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Smart Networking Planning for Distribution Networks Based on an Automatically Adjusting Parameters-based Deep Double Q Network Algorithm

更新时间：2025-12-10

- Smart Networking Planning for Distribution Networks Based on an Automatically Adjusting Parameters-based Deep Double Q Network Algorithm
- Vol. 53, Issue 11, Pages: 48-55(2025)
- 作者机构：
  
  1. 山东科技大学,山东,青岛,266590
  2. 南方电网科学研究院,广东,广州,510663
  3. 国网青岛供电公司,山东,青岛,266002
  4. 山东大学,山东,济南,250061
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.11006
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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吉兴全,薛科壮,叶平峰,翟鹤峰,杨建,于一潇,张玉敏.基于自调参深度双Q网络算法的配电网智能组网规划[J].智慧电力,2025,53(11):48-55.

JI Xingquan, XUE Kezhuang, YE Pingfeng, et al. Smart Networking Planning for Distribution Networks Based on an Automatically Adjusting Parameters-based Deep Double Q Network Algorithm[J]. 2025, 53(11): 48-55.
吉兴全,薛科壮,叶平峰,翟鹤峰,杨建,于一潇,张玉敏.基于自调参深度双Q网络算法的配电网智能组网规划[J].智慧电力,2025,53(11):48-55. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11006.

JI Xingquan, XUE Kezhuang, YE Pingfeng, et al. Smart Networking Planning for Distribution Networks Based on an Automatically Adjusting Parameters-based Deep Double Q Network Algorithm[J]. 2025, 53(11): 48-55. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11006.

摘要

为解决配电网规划中因区域用电差异较大而导致组网方式匹配度不高的问题，提出一种基于自调参深度双Q（AAP-DDQN）算法的配电网智能组网规划方法。首先，基于负荷密度指标对配电区域进行划分，针对不同区域制定相应的标定准则，提出基于层次分析法和核主成分分析的配电网规划核心特征提取方法，以提取核心指标并降低模型复杂度；其次，构建基于AAP-DDQN的配电网智能组网规划深度强化学习模型，实现组网方式的快速寻优与模型的精确建模；最后，以9种组网方式作为备选方案，并以某48节点待规划配电网为例进行测试，仿真结果表明，所提方法能够准确选择配电网区域的最优组网方式，并给出具体规划方案，验证了所提规划方案的有效性。

Abstract

To address the issue of low suitability in network configuration selection caused by significant regional electricity consumption differences in distribution network planning，this paper proposes an smart networking planning method based on an automatically adjusting parameters-based deep double Q network （AAP-DDQN） algorithm.First，distribution areas are classified based on load density indicators，with corresponding calibration criteria established for different areas.A core feature extraction method for distribution network planning is proposed using the analytic hierarchy process and kernel principal component analysis to extract core indicators and reduce model complexity.Second，an intelligent network planning deep reinforcement learning model for distribution networks is constructed based on AAP-DDQN，enabling rapid optimization of network configuration methods and precise modeling.Finally，nine network configuration methods are considered as alternative solutions，and a 48-node distribution network to be planned is used as a test case.Simulation results demonstrate that the proposed method can accurately select the optimal network configuration for distribution network areas and provide a specific planning scheme，verifying the effectiveness of the proposed planning approach.

关键词

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