摘 要
随着全球能源结构转型和可再生能源技术的快速发展，分布式电源（Distributed Generation, DG）在智能电网中的接入与控制已成为研究热点。本研究旨在探讨分布式电源接入对智能电网稳定性的影响，并提出一种优化的分布式电源控制策略以提升系统运行效率与可靠性。通过分析分布式电源接入对电网电压、频率及潮流分布的影响，结合现代控制理论与人工智能算法，构建了一种基于多目标优化的分布式电源协调控制模型。该模型综合考虑了经济性、环保性和稳定性等多方面因素，能够有效应对分布式电源随机性和间歇性带来的挑战。研究采用仿真平台验证所提方法的可行性与优越性，结果表明，所设计的控制策略能够在保证电网稳定运行的同时，显著降低系统损耗并提高可再生能源利用率。此外，本研究创新性地引入了深度强化学习算法以动态调整控制参数，从而增强了系统的自适应能力。这一成果为分布式电源的大规模接入提供了理论支持和技术保障，同时为智能电网的可持续发展奠定了坚实基础。
关键词：分布式电源；智能电网；多目标优化；深度强化学习；系统稳定性
ABSTRACT
With the global energy structure transition and the rapid development of renewable energy technologies, the integration and control of Distributed Generation (DG) in smart grids have become a research hotspot. This study aims to investigate the impact of DG integration on the stability of smart grids and proposes an optimized DG control strategy to enhance system operational efficiency and reliability. By analyzing the effects of DG integration on grid voltage, frequency, and power flow distribution, and combining modern control theory with artificial intelligence algorithms, a multi-ob jective optimization-based coordinated control model for distributed generation is constructed. This model comprehensively considers multiple factors such as economic feasibility, environmental friendliness, and system stability, effectively addressing the challenges posed by the randomness and intermittency of distributed generation. The study validates the feasibility and superiority of the proposed method using a simulation platform, and the results indicate that the designed control strategy can significantly reduce system losses and improve renewable energy utilization while ensuring stable grid operation. Additionally, this research innovatively incorporates deep reinforcement learning algorithms to dynamically adjust control parameters, thereby enhancing the system's adaptive capabilities. This achievement provides theoretical support and technical assurance for large-scale DG integration and lays a solid foundation for the sustainable development of smart grids.
Keywords: Distributed Power; Smart Grid; Multi-ob jective Optimization; Deep Reinforcement Learning; System Stability
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 智能电网与分布式电源的发展背景 1
1.2 分布式电源接入与控制的研究意义 1
1.3 国内外研究现状分析 2
1.4 本文研究方法与技术路线 2
第2章 分布式电源接入智能电网的关键技术 3
2.1 分布式电源的分类与特性分析 3
2.2 接入点选择与系统兼容性评估 3
2.3 电压稳定性和电能质量优化策略 4
2.4 并网逆变器的设计与控制方法 4
2.5 关键技术的案例分析与验证 5
第3章 分布式电源的协调控制策略研究 6
3.1 控制策略的基本原理与框架设计 6
3.2 基于多代理系统的分布式控制方法 6
3.3 功率分配与能量管理优化算法 7
3.4 不确定性条件下的鲁棒控制技术 7
3.5 协调控制的实际应用与效果评估 8
第4章 智能电网中分布式电源的综合优化研究 9
4.1 分布式电源规划与布局优化 9
4.2 经济性与环境效益综合评价模型 9
4.3 数据驱动的预测与决策支持系统 10
4.4 微电网与主网协同运行机制研究 10
4.5 综合优化方案的仿真与实验验证 11
结论 12
参考文献 13
致 谢 14
