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基于多智能体深度强化学习的输入串联输出并联双有源桥变换器输出电流均流控制
Multiagent Deep Reinforcement Learning-Aided Output Current Sharing Control for Input-Series Output-Parallel Dual Active Bridge Converter
Yu Zeng · Josep Pou · Changjiang Sun · Ali I. Maswood 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种基于多智能体软演员-评论家（MASAC）算法的深度强化学习方法，用于实现输入串联输出并联（ISOP）双有源桥（DAB）变换器的输出电流均流控制。该方法将模块化变换器划分为多个子模块，并将其视为马尔可夫博弈中的DRL智能体，通过去中心化执行实现实时控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及大功率直流变换器产品具有重要意义。ISOP结构的DAB变换器常用于高压大功率储能变流器（PCS）中，通过多模块并联实现功率扩展。传统的均流控制依赖于精确的数学模型，而本文提出的多智能体强化学习（MADRL）方案能够实现去中心...