找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
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
Yingshan Wang · Xueping Gu · Yansong Bai · Yihang Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
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，...
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Pow...
基于深度强化学习的逆变器控制器：增强含电弧炉电网中可再生能源的集成
Deep Reinforcement Learning Enabled Inverters: Strengthening RES Integration in Grids With Electric Arc Furnaces
Ebrahim Balouji · Özgül Salor · Safwan Al Khatib · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文介绍了一种用于支撑电网的逆变器控制系统的开发，旨在将可再生能源（RES）接入电网，以应对存在诸如电弧炉（EAF）等间歇性负载的具有挑战性的工况。采用基于深度学习的方法，运用深度确定性策略梯度（DDPG）这一强化学习（RL）算法，对电网进行建模、估算电压和相角，并控制支撑电网的逆变器。目标是开发一种能产生虚拟惯量的支撑电网的逆变器，以稳定由间歇性负载引发的电网频率问题，并实现可再生能源（RES）与电力系统的无缝集成。使用DDPG无需一些传统的估算工具，如快速傅里叶变换（FFT）、同步参考坐标系...
解读: 该深度强化学习逆变器控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器在工业电网应用具有重要价值。针对电弧炉等非线性负载引起的电压波动、谐波畸变问题，可增强现有构网型GFM控制策略，实现负序与无功功率的自适应动态补偿。该技术可应用于：1）PowerTitan储能系统在钢铁、冶金等工业园区的电能...