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一种基于自适应网络的强化学习PMSG风能转换系统MPPT控制方法
An Adaptive Network-Based Reinforcement Learning Method for MPPT Control of PMSG Wind Energy Conversion Systems
| 作者 | Chun Wei · Zhe Zhang · Wei Qiao · Liyan Qu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2016年11月 |
| 技术分类 | 风电变流技术 |
| 技术标签 | MPPT 强化学习 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | MPPT 强化学习 人工神经网络 PMSG 风能转换系统 变速控制 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于人工神经网络(ANN)的强化学习(RL)最大功率点跟踪(MPPT)算法,用于永磁同步发电机(PMSG)变速风能转换系统。该算法通过ANN与RL的结合,学习PMSG转子转速与电功率之间的最优关系,从而实现高效的能量捕获。
English Abstract
This paper proposes an artificial neural network (ANN)-based reinforcement learning (RL) maximum power point tracking (MPPT) algorithm for permanent-magnet synchronous generator (PMSG)-based variable-speed wind energy conversion systems (WECSs). The proposed MPPT algorithm first learns the optimal relationship between the rotor speed and electrical power of the PMSG through a combination of the AN...
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SunView 深度解读
该研究提出的自适应强化学习MPPT算法对阳光电源的风电变流器业务具有重要参考价值。目前风电变流器正向高效率、智能化方向演进,引入AI算法可显著提升变流器在复杂风况下的发电效率及动态响应能力。建议研发团队关注该算法在全功率变流器控制策略中的应用,通过优化转速控制逻辑,提升风机在低风速段的捕获能力,从而增强阳光电源风电产品在市场中的竞争力。此外,该类AI控制技术未来亦可迁移至光伏逆变器的智能MPPT算法中,提升复杂遮挡环境下的发电收益。