基于R(λ)学习的孤岛微电网智能发电控制

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通过研究各种分布式电源的发电特性,搭建了含风电、光伏发电、飞轮储能、小水电、微型燃气轮机与负荷的微电网负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)模型,其中小水电和微型燃气轮机为调频机组。将大型互联电网中的集中式自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)原理引入微电网,并结合基于平均报酬模型的多步R(λ)学习算法,提出了一种孤岛运行模式下基于强化学习的AGC控制器,以实现对微网的智能发电控制与频率调整。仿真试验分析表明,与PI控制、Q学习和Q(λ)学习相比,所提出的R(λ)控制器具有快速收敛特性和良好的动态性能以及较强的模型适应性。
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