Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度强化学习的自适应虚拟同步机控制方法
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Application No.: CN202211489647.6Application Date: 2022-11-25
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Publication No.: CN116231679BPublication Date: 2025-02-11
- Inventor: 叶影 , 肖金星 , 徐冰雁 , 孙俭 , 陈云峰 , 李勇汇 , 张宇威 , 郭磊 , 沈杰士 , 陈龙 , 曹春 , 徐建国 , 杨军 , 谢黎龙
- Applicant: 国网上海市电力公司
- Applicant Address: 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122号
- Assignee: 国网上海市电力公司
- Current Assignee: 国网上海市电力公司
- Current Assignee Address: 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122号
- Agency: 上海三和万国知识产权代理事务所
- Agent 蔡海淳
- Main IPC: H02J3/24
- IPC: H02J3/24 ; H02J3/38 ; H02J3/32 ; G06N3/045 ; G06N3/092 ; G06N3/084

Abstract:
一种基于深度强化学习的自适应虚拟同步机控制方法,属电网运行控制领域。其建立含有光伏系统、电池储能与变动负荷的光储并网模型;对电池储能系统采用虚拟同步发电机控制实现对光伏输出功率的互补;针对微网负荷功率变化引起微网频率偏移的问题,采用深度强化学习算法对虚拟同步发电机的虚拟惯量与阻尼系数进行控制调节;采用深度强化学习中双重深度Q学习算法对虚拟惯量与阻尼系数加以控制;构架双层评价网络,结合奖励函数,经过多次训练实现对虚拟惯量与阻尼系数的自适应调节。其采用深度强化学习技术对虚拟惯量和阻尼系数进行自适应控制,抑制频率的偏移,加快了系统工作频率的恢复,提高了系统的稳定性。
Public/Granted literature
- CN116231679A 一种基于深度强化学习的自适应虚拟同步机控制方法 Public/Granted day:2023-06-06
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