公开(公告)号：CN114784823A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210399513.9

申请日：2022-04-15

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘智伟 ,  刘香港 ,  池明 ,  刘骁康 ,  叶林涛 ,  王燕舞 ,  肖江文

IPC: H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度确定性策略梯度的微电网频率控制方法及系统，属于电力系统频率控制领域。包括将微电网系统的频率偏差及其的积分作为训练数据，采用双延迟深度确定性策略梯度算法训练智能体；将训练好的智能体应用于带有新能源的微电网系统，将当前系统的状态信息输入AC框架，选取最佳动作，转换为实际指令用于同步发电机的调节器阀门开度，控制微电网频率。本发明利用无模型的深度强化学习算法，训练智能体自适应学习电网频率变动，因含有新能源的微电网具有随机性和间歇性的特点，本发明不需要依赖与真实环境存在较大偏差的理想数学模型，只需要系统的输入和奖励值进行不断学习迭代，从而对微电网有更好的控制效果。

公开(公告)号：CN114784823B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210399513.9

申请日：2022-04-15

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘智伟 ,  刘香港 ,  池明 ,  刘骁康 ,  叶林涛 ,  王燕舞 ,  肖江文

IPC: H02J3/24 ,  H02J3/46 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度确定性策略梯度的微电网频率控制方法及系统，属于电力系统频率控制领域。包括将微电网系统的频率偏差及其的积分作为训练数据，采用双延迟深度确定性策略梯度算法训练智能体；将训练好的智能体应用于带有新能源的微电网系统，将当前系统的状态信息输入AC框架，选取最佳动作，转换为实际指令用于同步发电机的调节器阀门开度，控制微电网频率。本发明利用无模型的深度强化学习算法，训练智能体自适应学习电网频率变动，因含有新能源的微电网具有随机性和间歇性的特点，本发明不需要依赖与真实环境存在较大偏差的理想数学模型，只需要系统的输入和奖励值进行不断学习迭代，从而对微电网有更好的控制效果。