马幼捷 · 刘熠铭 · 周雪松 · 王博 等6人 · 太阳能学报 · 2025年1月 · Vol.46

直流微电网电压稳定性是新型电力系统的关键问题。针对微电网中直流母线电压波动大、抗干扰能力弱等问题，提出一种基于Q-learning算法的DC-DC变换器自抗扰控制策略。引入线性扩张状态观测器精确估计并补偿内外扰动，结合Q-learning实现控制参数自适应优化，有效提升输出电压稳定性。通过理论分析证明Q-learning算法在范数意义下的收敛性及系统Lyapunov稳定性。仿真结果表明，所提策略在不同工况下较传统线性自抗扰与双闭环PI控制具有更强的抗扰能力与鲁棒性。

解读: 该强化学习自抗扰控制策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。Q-learning自适应参数优化结合线性扩张状态观测器的方案，可直接应用于储能侧DC-DC变换器的母线电压控制，显著提升直流微电网场景下的电压稳定性和抗扰能力。该技术可优化现有储能PCS的双向D...