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光伏发电技术 光伏逆变器 强化学习 ★ 5.0

基于多目标与多智能体深度强化学习的光伏逆变器寿命考虑下配电网实时分散式电压/无功控制

Multi-Objective and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Real-Time Decentralized Volt/VAR Control of Distribution Networks Considering PV Inverter Lifetime

Rudai Yan · Yan Xu · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年8月

光伏逆变器能够为配电网的电压/无功控制(VVC)提供快速且灵活的无功功率支持,但额外的无功功率输出会显著缩短其使用寿命。为平衡电压/无功控制性能与逆变器使用寿命之间的矛盾,本文首先提出了一种多目标实时分散式电压/无功控制框架。然后,开发了一种多目标多智能体深度强化学习(MOMADRL)算法,通过集中训练和分散执行来协调光伏逆变器,为传统的基于模型的方法提供了一种更具优势的替代方案,并且无需进行集中通信。通过引入多个智能体和基于智能体的并行训练方案(ABPTS),可以同时学习多种策略以找到帕累托前...

解读: 该多目标多智能体强化学习技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的智能控制具有重要应用价值。研究提出的寿命损耗模型可直接应用于逆变器功率器件(IGBT/SiC模块)的热应力管理,通过优化无功调节频次降低温度循环冲击,延长功率模块使用寿命。分散式控制架构与iSolarCloud云平台的边缘智能策略高度契合,可...