【摘 要】
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新能源和负荷波动给无功优化带来更大的挑战。本文考虑新能源和负荷时变特性，将无功优化问题构建成强化学习问题。提出了约束—目标划分和目标预设的方法设计奖励函数，并采用近端策略优化算法求解强化学习问题，获得无功优化策略。以改进的IEEE39系统开展案例分析，结果表明所提的奖励函数能提高智能体收敛速度，基于强化学习求解的无功优化策略在决策效果和决策时间上优于传统确定性优化算法。
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新能源和负荷波动给无功优化带来更大的挑战。本文考虑新能源和负荷时变特性，将无功优化问题构建成强化学习问题。提出了约束—目标划分和目标预设的方法设计奖励函数，并采用近端策略优化算法求解强化学习问题，获得无功优化策略。以改进的IEEE39系统开展案例分析，结果表明所提的奖励函数能提高智能体收敛速度，基于强化学习求解的无功优化策略在决策效果和决策时间上优于传统确定性优化算法。
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