基于改进DRL模型的火电厂SVC动态无功补偿优化研究OA

火电厂静止无功补偿器(SVC)无功补偿优化过程中,以SVC内部有功功率需求为阈值,易导致电压安全裕度出现偏差、电压幅值波动增大,进而削弱补偿效果。设计一种基于改进深度强化学习(DRL)模型的火电厂SVC动态无功补偿优化方法。利用“Dueling框架”对DRL模型进行改进,借助Dueling网络结构更精确地评估状态价值,以优化SVC接入电压的安全裕度。将电压偏差最小化设定为目标函数,求解火电厂SVC动态无功补偿的最优电压幅值,以实现动态无功补偿优化。试验结果表明,优化后电压幅值在0.97~1.00 p.u.范围内波动,幅值波动较小,补偿效果良好,对保障火电厂设备稳定运行具有重要作用。