适应式分布式随机深度强化学习控制器,用于在与通信噪声和延迟有关的岛屿交流微电网中恢复电压和频率
Nima Mahdian Dehkordi1, Vahab Nekoukar2
1Control Department, Faculty of Electrical Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran. nimamahdian@sru.ac.ir.
本研究介绍了使用分布式随机深度强化学习 (DSDRL) 的岛屿微电网的自适应控制策略. 该方法确保稳定的频率和电压恢复,即使有通信噪音和延迟.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 控制系统 控制系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 岛屿交流微电网需要强大的二次控制来稳定运行.
- 现有的分布式控制方法在与通信噪声和时间延迟作斗争.
研究的目的:
- 为岛屿交流微电网制定适应性的二次控制策略.
- 增强频率和电压恢复,并确保比例的电力共享.
主要方法:
- 使用分布式随机深度强化学习 (DSDRL).
- 集成了一个基于控制Lyapunov函数 (CLF) 的名义模型,具有深度决定性政策梯度 (DDPG) 算法.
- 结合基于Lyapunov的稳定性保证与基于DRL的增益调整.
主要成果:
- 拟议的DSDRL战略在通信噪声,时间延迟和负载变化下显示出更好的弹性和稳定性.
- 实现了可靠的频率和电压恢复和比例的功率共享.
- 通过MATLAB/SimPowerSystems模拟进行验证.
结论:
- 混合框架为微电网二次控制提供了一个理论上有基础的,可扩展和可适应的解决方案.
- 控制器独立于精确的分布式发电机参数,支持异质系统.
- 为扩展到更大,更安全的微电网系统铺平了道路.
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