10.16628/j.cnki.2095-8188.2021.11.007
基于深度强化学习的混合储能系统最优控制
直流微电网孤岛运行模式下,当光伏出力或负荷突变时,直流母线电压产生较大波动.为稳定直流电压,混合储能系统进行快速充放电,传统比例-积分(PI)控制难以实现较好的控制效果.因此,提出一种基于深度强化学习的最优控制方法.首先分析直流电压控制非线性特性;给出基于输入/输出数据的深度强化学习算法框架与学习流程;设计状态空间、动作空间、奖励函数与神经网络,实现混合储能系统DC/DC换流器的最优控制;最后,在直流微电网系统中进行仿真,相比传统PI控制,所提方法能够减小直流母线电压波动,提升系统的稳定性.
直流微电网;混合储能系统;深度强化学习;最优控制
TM912
国网江苏省电力有限公司科技项目;国家自然科学基金项目
2021-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
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