这个标题涉及到城市配电网（Urban Power Distribution Network）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）技术，并且特别强调了多级动态重构。
解读每个关键部分：
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基于深度强化学习： 表明这个方法采用了深度学习和强化学习的技术。深度学习通常涉及使用深度神经网络来学习复杂的模式和表示，而强化学习则是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。
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城市配电网： 指的是城市中用于供电的电力配送系统。这可能包括变电站、变压器、电缆和其他组成部分。
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多级动态重构： 暗示着这个方法涉及到对配电网的多个级别进行动态调整和改变。多级可能指的是系统的层次结构，而动态重构则表明这种调整是根据实时或动态变化的条件进行的。
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优化运行方法： 强调了这个方法的目标是对城市配电网的运行进行优化。优化可能包括提高效率、降低能源损失、确保供电可靠性等方面的目标。
综合起来，这个标题表明研究的焦点是通过深度强化学习技术，在城市配电网中实施一种多级动态重构的方法，以达到优化运行的目标。这种方法可能有助于更智能、灵活地管理城市电力分配系统，适应不断变化的需求和条件。
摘要：随着配电网分布式电源的大量接入以及城市区域负荷的快速发展，使得配电网运行环境愈发复杂。同时由于配电网重构涉及大量的开关状态二进制零散变量，现有优化方法很难求解大规模城市配电网重构问题。基于此，提出一种基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构方法。首先，建立基于深度学习的配电网多级重构快速判断模型，通过该模型实现对重构级别在线决策，并对智能体动作空间进行降维。其次，使用含参数冻结和经验回放机制的深度Q网络对预测负荷、光伏能源输出功率等环境信息进行学习。以运行成本、电压偏移度以及负荷均衡度最优为目标，通过习得的策略集对配电网进行动态重构与运行优化。建立多智能体强化学习模型，对各个时段的不同重构主体进行联合优化。最后，通过算例分析验证了所提方法的有效性。
这段摘要描述了一种基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构方法，该方法旨在应对配电网中分布式电源接入和城市负荷迅速增长导致运行环境复杂化的问题。以下是对摘要各部分的详细解读：
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背景： 描述了配电网面临的两个挑战，即分布式电源大量接入和城市负荷快速增长，这导致了配电网运行环境的复杂性。
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问题陈述： 指出由于配电网重构涉及大量的开关状态二进制零散变量，传统的优化方法在解决大规模城市配电网重构问题上存在困难。
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提出方法：
- 建立快速判断模型： 首先，提出建立基于深度学习的配电网多级重构快速判断模型。该模型用于在线决策重构级别，并对智能体动作空间进行降维，从而降低问题的复杂性。
- 使用深度Q网络进行学习： 其次，采用深度Q网络（Deep Q Network，DQN），该网络包含了参数冻结和经验回放机制。它通过学习预测负荷、光伏能源输出功率等环境信息，以实现对配电网的动态重构与运行优化。
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优化目标： 将运行成本、电压偏移度以及负荷均衡度作为优化目标，以确保配电网的运行在这些方面最优。
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多智能体强化学习： 引入多智能体强化学习模型，对不同重构主体在各个时段进行联合优化，以协同推进配电网的优化。
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验证方法： 最后，通过算例分析验证了所提出方法的有效性，表明该方法在处理实际问题时具有实用性和可行性。
综合而言，这个方法通过深度强化学习技术，结合多级动态重构和多智能体协同优化，致力于解决大规模城市配电网复杂性问题，以实现配电网的高效运行。
关键词:城市配电网: 电网重构:机器学习:深度Q网络
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城市配电网：
- 这是一个涉及城市区域电力分配的电力系统网络。城市配电网的特点可能包括复杂的结构、大规模的负荷需求和不断接入的分布式电源，这使得其运行和管理变得更加挑战性。
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电网重构：
- 指的是对电力系统中的组件、连接和配置进行重新调整，以优化系统的性能。在这个上下文中，电网重构可能是为了适应新的电力需求、提高效率、应对能源变化等。它可以涉及开关状态的调整，以及对电力网络拓扑结构的更改。
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机器学习：
- 是一种人工智能的方法，通过让计算机系统从数据中学习，而不是进行明确的编程。在这个情境下，机器学习可能被用来处理和分析配电网的大量数据，识别模式，并做出对电网状态和优化方案的预测和决策。
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深度Q网络：
- 是一种深度学习的强化学习技术，用于解决基于状态的动作选择问题。在这里，深度Q网络可能被用于建模和学习配电网中各种环境因素的复杂关系，以便进行智能的电网重构和优化决策。参数冻结和经验回放是深度Q网络中常用的技术，用于提高学习的效率和稳定性。
综合而言，关键词提及了在城市配电网环境中应用机器学习和深度Q网络的电网重构方法，以更好地管理和优化电力系统的运行。这表明了对于处理复杂的配电网问题，使用先进的计算方法和学习技术的需求。
仿真算例：为验证本文所提方法的有效性，算例采用修改后的实际 145 节点系统，模拟环境为 Python3.8.3，重构级别快速判断模型与 DRL 多智能体所用神经网络均使用 Keras 库搭建，CPU 为英特尔 i5-10400，GPU 为 NVDIA 1050Ti，内存为 8 G DDR4。具体的配电网结构如图 6 所示，该 UDN 由 2 个变电站、4 台变压器与 8 条馈线组成。变电站 1 有 2 台变压器 T1、T2；T1 低压侧连接 2 条馈线 S1T11、S1T12；T2 低压侧连接两条馈线 S1T21、S1T22。变电站 2有 2 台变压器 T3、T4；T3 低压侧连接 2 条馈线S2T11、S2T12；T4 低压侧连接 2 条馈线 S2T21、S2T22。SS、TS、FS、BS 的数量分别为 2、4、6、10。光伏与可控负荷节点信息见表 1。弃光、网损成本均设为 500 美元/MWh。
仿真程序复现思路：
为了复现上述仿真，我们可以采取以下步骤：
1. 数据准备
首先，我们需要准备描述配电网结构和节点信息的数据。这包括节点、线路、变压器、光伏、可控负荷等的信息。这些信息可以以字典、列表、或者其他数据结构的形式存储。
# 举例：节点信息
nodes = {
'SS': 2, 'TS': 4, 'FS': 6, 'BS': 10,
'PV': {'node_id': [1, 2], 'capacity': [100, 150]}, # 光伏信息
'CL': {'node_id': [3, 4], 'demand': [50, 80]} # 可控负荷信息
}
# 其他信息类似处理
2. 构建重构级别快速判断模型
使用 Keras 搭建一个神经网络模型，用于实现重构级别的快速判断。这可以是一个简单的分类模型，接收输入数据（例如节点负载、线路负载等），输出重构级别的预测结果。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 构建模型
model_reconstruction = Sequential()
model_reconstruction.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_size))
model_reconstruction.add(Dense(units=num_levels, activation='softmax'))
# 编译模型
model_reconstruction.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
3. 构建 DRL 多智能体模型
同样使用 Keras 搭建深度强化学习（DRL）多智能体模型。这个模型可以是基于深度 Q 网络（DQN）的，用于学习并优化电网的运行状态。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 构建 DRL 模型
model_drl = Sequential()
# 添加网络层
# ...
# 编译模型
model_drl.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
4. 仿真环境搭建
使用 Python 编写仿真环境，模拟配电网的运行过程。这包括接入 DRL 模型进行决策，根据重构级别判断模型进行快速判断，并计算弃光和网损成本等。
# 仿真环境
class PowerGridSimulation:
def __init__(self, nodes, model_reconstruction, model_drl):
self.nodes = nodes
self.model_reconstruction = model_reconstruction
self.model_drl = model_drl
# 初始化其他参数
def run_simulation(self):
# 仿真过程
# 使用模型进行重构级别判断
# 使用 DRL 模型进行决策
# 计算成本等
# ...
# 创建仿真对象
simulation = PowerGridSimulation(nodes, model_reconstruction, model_drl)
# 运行仿真
simulation.run_simulation()
请注意，以上代码是一个简化的示例，实际中可能需要更详细和复杂的模型和仿真环境。在搭建模型和仿真环境时，还需要考虑数据预处理、模型训练、决策过程等方面的细节。
