【摘 要】
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针对风能及负荷波动导致的孤岛多风柴系统电压波动问题,提出用双馈感应发电机(double fed induction generator,DFIG)负荷侧变流器(load side converter,LSC)补偿系统无功的策略。考虑LSC状态量不完全可测及模型参数不确定的情况,本文基于连续性动作空间的深度强化学习算法提出一种数据驱动、无模型的LSC附加控制方法。该方法以非线性的方式获取控制策略来减小电压波动,并且针对模型的不确定性具有更快的响应速度和更强的自适应性。首先建立孤岛多风-柴混合系统的数学模型;
【机 构】
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云南电网有限责任公司瑞丽供电局,云南电网有限责任公司德宏供电局
【基金项目】
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云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20170842)。
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针对风能及负荷波动导致的孤岛多风柴系统电压波动问题,提出用双馈感应发电机(double fed induction generator,DFIG)负荷侧变流器(load side converter,LSC)补偿系统无功的策略。考虑LSC状态量不完全可测及模型参数不确定的情况,本文基于连续性动作空间的深度强化学习算法提出一种数据驱动、无模型的LSC附加控制方法。该方法以非线性的方式获取控制策略来减小电压波动,并且针对模型的不确定性具有更快的响应速度和更强的自适应性。首先建立孤岛多风-柴混合系统的数学模型;
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