计及线路电热耦合特性的配电网鲁棒强化学习动态重构方法

高海淑; 孙开宁; 黄钢; 张峰

doi:10.7500/AEPS20250506002

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计及线路电热耦合特性的配电网鲁棒强化学习动态重构方法

基于柔性互联的智能配电网关键技术 | 更新时间：2026-02-28

- 计及线路电热耦合特性的配电网鲁棒强化学习动态重构方法
- Robust Reinforcement Learning-based Dynamic Reconfiguration Method for Distribution Networks Considering Line Electro-Thermal Coupling Characteristics
- 电力系统自动化 2026年50卷第1期页码：39-50
- 作者机构：
  
  1.电网智能化调度与控制教育部重点实验室（山东大学），山东省济南市 250061
  2.国网新疆电力有限公司，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830063
- 作者简介：
  
  高海淑(1996—)，女，通信作者，博士研究生，主要研究方向：高渗透率新能源运行控制、配电网运行优化。E-mail：ghs121314@126.com
  孙开宁(1982—)，男，高级工程师，主要研究方向：电力系统稳定控制、电力大数据。E-mail：1638876060@qq.com
  黄钢(1967—)，男，高级工程师，主要研究方向：电力系统。E-mail：21445011@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(72271143)
- DOI：10.7500/AEPS20250506002
  中图分类号：
- 收稿：2025-05-06，
  
  修回：2025-08-19，
  
  网络首发：2025-09-05，
  
  纸质出版：2026-01-10
- 稿件说明：
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高海淑,孙开宁,黄钢等.计及线路电热耦合特性的配电网鲁棒强化学习动态重构方法[J].电力系统自动化,2026,50(1):39-50.

GAO Haishu,SUN Kaining,HUANG Gang,et al.Robust Reinforcement Learning-based Dynamic Reconfiguration Method for Distribution Networks Considering Line Electro-Thermal Coupling Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):39-50.
高海淑,孙开宁,黄钢等.计及线路电热耦合特性的配电网鲁棒强化学习动态重构方法[J].电力系统自动化,2026,50(1):39-50. DOI： 10.7500/AEPS20250506002.

GAO Haishu,SUN Kaining,HUANG Gang,et al.Robust Reinforcement Learning-based Dynamic Reconfiguration Method for Distribution Networks Considering Line Electro-Thermal Coupling Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):39-50. DOI： 10.7500/AEPS20250506002.

摘要

随着光伏在配电网中渗透率的不断提高，基于智能软开关(SOP)与分段/联络开关协同的动态重构方法已成为保障配电网安全稳定运行的重要技术途径。然而，线路的电热耦合特性往往在动态重构过程中被忽略，导致电阻计算误差引起重构结果偏差，进而影响电网安全经济运行。为此，文中提出一种计及线路电热耦合特性的含SOP配电网鲁棒强化学习动态重构方法。首先，为缓解因恒定线路电阻假设而导致的系统建模误差，建立了考虑线路电热耦合的含SOP配电网动态重构模型。其次，将原优化问题转化为马尔可夫决策过程，并基于一阶仿射多项式构建奖励函数，用于评估光伏及负荷波动带来的运行风险，从而增强决策的鲁棒性。在此基础上，提出了基于置信度动作选择和动作网络参数鲁棒更新机制的鲁棒深度强化学习算法，以实现鲁棒优化策略的有效学习。最后，在IEEE 34节点和123节点系统上进行仿真测试。结果表明，较传统建模方法，所提方法能更好地捕捉线路电阻动态变化，提高决策可靠性，并在光伏发电及负荷短期波动条件下，有效降低系统运行成本与运行风险。

Abstract

As the penetration of photovoltaics (PV) in distribution networks is increasing

the dynamic reconfiguration method based on the coordination of the soft open point (SOP) with sectionalizing and tie switches has become a key technological pathway for ensuring safe and stable operation of distribution networks. However

the electro-thermal coupling characteristics of lines are often overlooked during dynamic reconfiguration

leading to errors in resistance calculations that can skew reconfiguration results and compromise the safe and economic operation of the power grid. To address this

a robust reinforcement learning-based dynamic reconfiguration method considering the line electro-thermal coupling characteristics is proposed for SOP-equipped distribution networks. Firstly

to mitigate system modeling errors caused by the assumption of constant line resistance

a dynamic reconfiguration model is developed for SOP-equipped distribution networks considering the electro-thermal coupling of lines. Secondly

the original optimization problem is transformed into a Markov decision process

and a reward function based on first-order affine polynomials is constructed to evaluate the operation risks arising from PV and load fluctuations

thereby enhancing decision robustness. On this basis

a robust deep reinforcement learning algorithm is proposed

which realizes effective learning of robust optimization strategies through confidence-based action selection and robust updating mechanism of action network parameters. Finally

simulation tests on IEEE 34-bus and 123-bus systems show that the proposed method can better capture the dynamic variation of line resistance compared with traditional modeling approaches

improve decision reliability

and effectively reduce operation cost and risk under short-term PV generation and load fluctuations.

关键词

Keywords

references

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