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基于DDPG的风光储系统长期恢复过程协调控制策略
DDPG Based Coordinated Control Strategy of Wind-PV-Storage System for Long-Term Restoration Process
| 作者 | Yingshan Wang · Xueping Gu · Yansong Bai · Yihang Jiang · Ziyu Wei |
| 期刊 | IEEE Transactions on Industry Applications |
| 出版日期 | 2024年10月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 光储一体化 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 可再生能源 协调控制策略 深度确定性策略梯度算法 电力系统恢复 微级控制 |
语言:
中文摘要
可再生能源(RESs)固有的随机波动给电力系统恢复阶段的稳定运行带来了巨大挑战。实施可再生能源协调控制策略对于确保安全高效的恢复至关重要。现有策略主要依靠储能源的调节能力来缓解可再生能源输出的波动性,却忽视了这些单元的主动支撑潜力。此外,恢复过程通常被划分为时间步长以制定宏观层面的恢复计划,但在每个时间步长内明显缺乏在线微观层面的控制策略。本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的风光储系统长期恢复过程协调控制新策略。该策略将未来风速和辐照度数据纳入决策过程,能够适应频繁的天气变化,有利于在单个时间步长内实现微观在线控制。基于IEEE 9节点系统和39节点系统的案例研究表明,所提方法能够实现对各单元的微观层面控制,从而确保电力系统在长期恢复过程中的稳定运行。
English Abstract
The inherent stochastic fluctuation of renewable energy sources (RESs) poses great challenges to the stable operation of power systems during the restoration stage. Implementing a coordinated control strategy for RESs is crucial to ensure safe and efficient restoration. The existing strategies predominantly depend on regulation capability of the storage sources to mitigate variability of RESs outputs, while overlooking the active support potential of these units. Furthermore, the restoration process is typically segmented into time steps to formulate a macro-level restoration plan, yet there is a notable absence of online micro-level control strategies within each time step. In this paper, a novel coordinated control strategy of wind-photovoltaic (PV)-storage systems based on the deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm for long-term restoration process is proposed. The proposed strategy integrates future wind speed and irradiance data into the decision-making process, which is adaptable to frequent weather changes and beneficial to facilitating of micro-online control within a single time step. The case studies based on the IEEE 9-bus system and the 39-bus system indicate that the proposed method can achieve micro-level control of the units, thereby ensuring the stable operation of the power system during the long-term restoration process.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看,这项基于DDPG深度强化学习的风光储协调控制技术具有重要的战略价值。该研究突破了传统依赖储能被动调节的局限,强调可再生能源的主动支撑能力,这与我司"光储融合"产品战略高度契合。
**技术价值分析:**该论文提出的微观在线控制策略可直接应用于我司1500V光伏逆变器和PowerTitan储能系统的协同优化。通过将未来气象数据纳入决策过程,能够显著提升系统在电网恢复阶段的稳定性和响应速度。这对我司正在推进的"源网荷储一体化"解决方案具有实质性技术支撑,特别是在大型地面电站和工商业微电网场景中,可增强系统黑启动能力和故障恢复韧性。
**应用前景评估:**DDPG算法在电力系统的应用尚处于学术验证阶段,但其自适应学习能力为应对新能源波动性提供了新思路。我司可将此技术整合到iSolarCloud智慧能源管理平台,开发面向电网侧的高级应用功能。IEEE 9节点和39节点系统的验证表明技术可行性,但实际工程应用需要考虑通信延迟、数据质量和计算资源等约束。
**挑战与机遇:**主要挑战在于算法的实时性要求与边缘计算能力的匹配,以及需要大量历史数据进行模型训练。然而这正是我司的优势所在——海量装机设备可提供丰富训练样本,成熟的硬件平台可承载AI算法部署。建议组建专项团队,在现有EMS基础上开展原型验证,抢占新能源智能调控技术制高点。