配电网无功优化决策结果数据集

在我们努力实现碳中和社会的过程中，越来越多的分布式能源将被整合到主动配电网络 (ADN) 中。 分布式发电 (DG) 的日益普及对电压调节提出了新的挑战。 为了解决这个问题，伏无功控制 (VVC) 对于有源配电网将变得越来越重要。 VVC 优化无功功率资源的输出，以消除电压违规并最大限度地减少功率损耗。 大多数 DG 是基于逆变器的能源 (IB-ER)，可以快速提供无功功率支持。 人们越来越有兴趣利用这些资源来实现 VVC 。本数据集为使用pandapower在修改后的ieee 33-母线，69-母线，118-母线上做无功电压控制的优化结果数据集，可为强化学习算法提供基准值。

In the pursuit of building a carbon-neutral society, an increasing number of distributed energy resources (DERs) are being integrated into Active Distribution Networks (ADNs). The growing prevalence of Distributed Generation (DG) has posed new challenges to voltage regulation. To address this issue, Volt-VAR Control (VVC) will become increasingly critical for active distribution networks. VVC optimizes the output of reactive power resources to eliminate voltage violations and minimize power losses. Most DGs are Inverter-Based Energy Resources (IB-ERs), which can rapidly provide reactive power support. There is a growing interest in leveraging these resources to implement VVC. This dataset contains the optimization results of Volt-VAR control performed on modified IEEE 33-bus, 69-bus, and 118-bus systems using pandapower, and it can serve as benchmarks for reinforcement learning algorithms.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为配电网无功优化决策结果数据集，针对主动配电网中分布式能源接入导致的电压调节问题，通过伏无功控制优化无功功率输出，以减少电压违规和功率损耗。数据集基于pandapower在修改后的IEEE 33、69、118母线系统上生成，主要用于为强化学习算法提供基准值，支持电力系统自动化研究。