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基于泰勒双延迟深度确定性策略梯度算法的自动发电控制
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作者 席磊 王文涛 +2 位作者 全悦 刘治洪 任建宇 《电工技术学报》 2025年第17期5501-5513,共13页
面向新型电力系统大规模清洁能源并网带来的强随机扰动导致控制性能及电网频率稳定性变差的问题,该文从自动发电控制的角度提出泰勒双延迟深度确定性策略梯度算法来获取多区域协同最优解,进而提高大规模清洁能源并网后电力系统的控制性... 面向新型电力系统大规模清洁能源并网带来的强随机扰动导致控制性能及电网频率稳定性变差的问题,该文从自动发电控制的角度提出泰勒双延迟深度确定性策略梯度算法来获取多区域协同最优解,进而提高大规模清洁能源并网后电力系统的控制性能及频率稳定性。所提算法采用泰勒级数展开更新价值网络,改善了强化学习中存在的动作价值高估,有助于提升算法的控制精度;同时引入可减少训练样本损失的经验回放策略替代训练样本的随机采样,以提升算法寻优正确率,进而减少随机扰动对控制性能的影响。通过搭建改进的IEEE标准两区域负荷频率控制模型和风光水火储一体化三区域互联负荷频率控制模型并进行仿真,验证了所提算法的有效性。相较于其他强化学习算法,该文所提算法具有更优的控制性能和更稳定的频率响应。 展开更多
关键词 自动发电控制 强化学习 多区域协同 泰勒双延迟
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