基于自注意力扩散强化学习的配电网光伏承载力提升方法

杨文伟; 彭显刚; 蔡伟聪; 欧阳昇; 王星华; 赵卓立

doi:10.7500/AEPS20250313002

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基于自注意力扩散强化学习的配电网光伏承载力提升方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 基于自注意力扩散强化学习的配电网光伏承载力提升方法
- Enhancement Method for Photovoltaic Accommodation Capacity of Distribution Networks Based on Self-attention Diffusion Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2026年50卷第2期页码：103-114
- 作者机构：
  
  广东工业大学自动化学院，广东省广州市 510006
- 作者简介：
  
  杨文伟(1998—)，男，硕士，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、电力系统优化运行与控制。E-mail：2112204022@mail2.gdut.edu.cn
  彭显刚(1964—)，男，通信作者，教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统优化运行与控制、配电网规划。E-mail：epxg@gdut.edu.cn
  蔡伟聪(1999—)，男，硕士，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、配电网规划。E-mail：2112204010@mail2.gdut.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62273104)
- DOI：10.7500/AEPS20250313002
  中图分类号：
- 收稿：2025-03-13，
  
  修回：2025-07-23，
  
  网络首发：2025-09-18，
  
  纸质出版：2026-01-25
- 稿件说明：
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杨文伟,彭显刚,蔡伟聪等.基于自注意力扩散强化学习的配电网光伏承载力提升方法[J].电力系统自动化,2026,50(2):103-114.

YANG Wenwei,PENG Xiangang,CAI Weicong,et al.Enhancement Method for Photovoltaic Accommodation Capacity of Distribution Networks Based on Self-attention Diffusion Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):103-114.
杨文伟,彭显刚,蔡伟聪等.基于自注意力扩散强化学习的配电网光伏承载力提升方法[J].电力系统自动化,2026,50(2):103-114. DOI： 10.7500/AEPS20250313002.

YANG Wenwei,PENG Xiangang,CAI Weicong,et al.Enhancement Method for Photovoltaic Accommodation Capacity of Distribution Networks Based on Self-attention Diffusion Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):103-114. DOI： 10.7500/AEPS20250313002.

摘要

针对高渗透率分布式光伏接入使配电网承载力不足的问题，提出了一种基于自注意力扩散强化学习的配电网分布式光伏承载力提升方法。以配电网光伏承载力提升为目标，从源侧分布式光伏逆变器、网侧静止无功补偿器、柔性负荷以及电池储能控制器协同优化角度出发，综合考虑电压偏移和系统网损指标，建立了以分布式光伏准入容量最大以及运行总成本最小为目标的多目标优化数学模型。在满足运行约束的同时，通过扩散机制快速适应复杂不确定性环境，并利用自注意力机制实现批数据的并行读取，提高了训练速度和求解效率。最后，通过算例仿真分析，验证了所提方法的有效性和经济性。

Abstract

To address the issue of insufficient accommodation capacity of distribution networks caused by high penetration of distributed photovoltaic (PV) integration

an enhancement method for PV accommodation capacity of distribution networks based on self-attention diffusion reinforcement learning is proposed. Aiming to enhance the PV accommodation capacity of the distribution network

a multi-objective optimization mathematical model is established from the perspective of collaborative optimization of distributed PV inverters on the source side

static var compensators on the grid side

flexible loads

and battery energy storage controllers. The proposed model takes into account both voltage deviation and system network loss indicators

with the goals of maximizing the distributed PV allowable capacity and minimizing the total operation cost. While satisfying the operation constraints

the method uses a diffusion mechanism to rapidly adapt to complex and uncertain environments

and leverages a self-attention mechanism to enable parallel reading of batch data

thereby improving training speed and solution efficiency. Finally

simulation analysis of a case study verifies the effectiveness and economic feasibility of the proposed method.

关键词

Keywords

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