DDPG算法用于优化和控制太阳能光伏集成的DFIG风能系统的功率
Ruchir Pandey1, Sourav Bose2, Prakash Dwivedi2
1Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Uttarakhand, Garhwal, 246174, Srinagar, India. ruchirpandey.phd19@nituk.ac.in.
本研究介绍了一种深度决定性政策梯度 (DDPG) 算法,用于加强对太阳能集成风能系统的控制. 与传统方法相比,DDPG方法提高了电力质量,稳定性和能源生产.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 控制理论 控制理论
背景情况:
- 现代电力系统面临的挑战是整合各种可再生能源,如太阳能和风能.
- 传统的比例整合 (PI) 控制器与这些集成系统的动态复杂性作斗争.
研究的目的:
- 开发和评估太阳能光伏 (PV) 集成的双源感应发电机 (DFIG) 风能系统的新型控制策略.
- 证明拟议的控制方法的适应性学习能力和改进的动态性能.
主要方法:
- 实施深度决定性政策梯度 (DDPG) 算法,用于控制转子侧转换器 (RSC) 和电网侧转换器 (GSC).
- 在DFIG风能系统的直流环节集成太阳能光伏.
- 与传统PI控制方法对比的比较模拟分析.
主要成果:
- 基于DDPG的控制策略在电源质量和动态响应方面表现出卓越的性能.
- 与PI控制器相比,观察到更高的系统稳定性和故障传导能力.
- 模拟结果显示,年度能源生产总体有所改善.
结论:
- 拟议的DDPG算法为太阳能光伏集成的DFIG风力系统提供了有效的自适应控制解决方案.
- 这种方法在关键性能指标 (包括稳定性和能源效率) 中超过了传统的PI控制器.
- 该DDPG战略提高了在现代电网中整合可再生能源的可靠性和性能.
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