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一种基于在线学习的最优控制算法以提升孤岛直流微电网中固体氧化物燃料电池的性能
A Novel Online Learning-Based Optimal Control Algorithm for Enhancing Solid Oxide Fuel Cells Performance in Islanded DC Microgrids
Yulin Liu · Tianhao Qie · Ujjal Manandhar · Xinan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
随着可再生能源渗透率的不断提高，固体氧化物燃料电池（SOFC）为提高微电网供电的可靠性和可持续性提供了一种有前景的解决方案。所提出的方法解决了现有SOFC控制方法中的关键挑战，包括模型依赖、使用非最优控制策略、依赖离线训练的神经网络（NN）以及设计复杂等问题。与基于模型的方法相比，该方法利用神经网络和策略迭代技术来学习系统动态并逼近最优控制策略，从而消除了对模型的依赖。与基于离线学习的方法相比，该方法实现了在线策略评估和神经网络更新，省去了繁琐的离线训练和数据采集过程。与基于在线学习的SOFC控...
解读: 从阳光电源在新能源综合解决方案领域的战略布局来看，这项基于在线学习的固体氧化物燃料电池（SOFC）优化控制技术具有显著的战略参考价值。该技术通过神经网络和策略迭代实现系统动态学习与最优控制策略逼近，有效解决了传统方法对精确模型的依赖问题，这与阳光电源在多能互补微网系统中面临的控制复杂性挑战高度契合。...
基于奇异摄动理论与自适应动态规划的强化学习稳定现代交直流电网中并网电压源变换器直流侧动态特性
Reinforcement Learning to Stabilize Singularly Perturbed DC-Side Dynamics of Grid-Connected Voltage-Source Converters in Modern AC–DC Grids Using Singular Perturbation Theory and Adaptive Dynamic Programming
Masoud Davari · Jianguo Zhao · Chunyu Yang · Weinan Gao 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电网现代化进程中交直流系统的稳定性和性能在很大程度上依赖于并网电压源换流器（GC - VSC）的整流模式。作为系统的核心，其影响十分显著。基于脉宽调制方法的级联控制的电流控制型GC - VSC在智能电网范式中应用广泛。本文探讨了在现代交直流电网中，此类GC - VSC控制结构所引发的动态特性如何被视为奇异摄动系统。为此，本文借助自适应（或近似）动态规划方法和奇异摄动理论（SPT），提出了一种基于强化学习（RL）的、针对具有不确定动态特性的电压控制问题的新型最优控制策略。首先，利用SPT将原最优控...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于强化学习和奇异摄动理论的并网变流器控制技术具有重要的战略价值。该技术直接针对当前级联控制结构中的多时间尺度动态问题，这与我司光伏逆变器和储能变流器面临的核心技术挑战高度契合。 在技术价值层面，该方法通过奇异摄动理论将复杂的全阶系统分解为快慢子系统，有效规避了数值刚...