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...