江昌旭郭辰刘晨曦林俊杰邵振国 · 高电压技术 · 2025年4月 · Vol.51

随着双碳目标推进，风电、光伏等分布式电源大量接入配电网，加剧了出力的间歇性与波动性。主动配电网动态重构属高维混合整数非线性随机优化问题，传统方法存在局限。深度强化学习融合深度学习表征能力与强化学习决策优势，适用于该场景下的重构策略求解。本文综述其研究进展，分析数学模型构建、编码方式及算法应用现状，总结现有方法不足与深度强化学习的优势，并展望未来研究方向。

解读: 该深度强化学习配电网重构技术对阳光电源储能与光伏系统协同优化具有重要价值。在PowerTitan大型储能系统中，可结合iSolarCloud平台实时数据，通过DRL算法动态优化储能充放电策略与网络拓扑，应对光伏出力波动。对于SG系列逆变器集群，该技术可优化多逆变器协同控制与潮流分配，提升MPPT效率...