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基于强化学习和潮流筛选的低压台区协同降损方法及系统。涉及低压配电网运行控制技术领域，具体涉及基于强化学习和潮流筛选的低压台区协同降损方法及系统。针对现有技术仍难以在复杂多变的低压台区运行场景下，同时兼顾控制策略的适应性、设备动作的可执行性以及配电网运行的安全性和经济性的问题，本发明第一阶段为学习型建议阶段：利用采用同状态无控制基准相对奖励训练的DDPG智能体，根据台区运行状态输出储能有功和光伏逆变器无功连续建议动作。第二阶段为物理校验决策阶段：围绕所述建议动作构造具有设备物理含义的候选动作集合，对候选动作逐项进行潮流计算、硬约束筛除和实际物理指标评分，选择最终可执行动作。

本申请涉及配电网运行控制技术领域，具体涉及一种配电网调压资源配置‑运行协同控制系统、设备及方法，该方法采集配电网负荷节点电压数据，计算电压偏差率以筛选越限节点；随后以变压器为根节点，基于线缆接线生成有向无环图，遍历越限路径，根据路径中相邻SVR对应负荷节点的电压偏差率判断耦合关系，并结合符号差分法确定SVR标记值；最终结合标记值，构建以调压资源配置动作成本最小和配电网电压偏差最小为目标的双目标函数及约束条件，利用优化算法求解各SVR最佳档位，实现配电网调压资源的优化配置与运行协同控制。