《表3 各算法10次仿真收敛稳定性数据》

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《计及运行风险的无功优化强化学习智能算法》

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图8和图9描述了TTRL算法优化前后IEEE118节点系统负荷断面20的节点电压和潮流分布情况。图8中坐标轴单位为电压的标幺值，经算法优化后，系统节点电压偏差量有所减小，多分布在[0.96，1.04]的区间内，系统节点电压越限风险得到了有效的控制。图9中坐标轴单位为任一支路的潮流与该支路优化前后潮流的平均数之比，由图9可见，优化后系统的潮流分布更为均匀，避免了支路过载的发生。图10为优化前后的目标函数与各子目标的分布雷达图，图中坐标轴单位为各目标与优化前后各目标的平均数之比。利用TTRL算法进行优化后，系统网损、电压稳定分量、风险指标和目标函数均小于优化前的数值，这证明了所提出的考虑运行风险的多目标无功优化模型的有效性。其中，系统运行风险的改善最为明显，优化后的风险指标仅为优化前的68%，电力系统对运行过程中不确定风险的抵御能力得到明显提升。