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基于稳定性保证的构网型逆变器频率调节安全强化学习
Safe Reinforcement Learning for Grid-forming Inverter Based Frequency Regulation with Stability Guarantee
Hang ShuaiBuxin SheJinning WangFangxing Li · 现代电力系统通用与清洁能源学报 · 2025年1月 · Vol.1
本研究提出一种面向构网型（GFM）逆变器频率调节的安全强化学习算法。为确保在学习控制策略下基于逆变器的资源（IBR）系统稳定性，将基于模型的强化学习（MBRL）与Lyapunov方法相结合，界定状态与动作的安全区域。通过在吸引域（ROA）内采样数据，利用近似动态规划（ADP）在保障安全的前提下提升控制性能。此外，引入高斯过程（GP）模型以增强控制器对逆变器参数不确定性的鲁棒性。数值仿真验证了所提算法的有效性。
解读: 该安全强化学习算法对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的构网型控制具有重要应用价值。研究提出的Lyapunov约束下的模型强化学习方法，可直接应用于GFM模式下的频率调节优化，在保证系统稳定性前提下提升调频性能，这与阳光电源储能系统参与电网一次调频的应用场景高度契合。引入的高斯...
融合动态特性的高比例可再生能源下稳定性约束调度建模框架
Dynamics-Incorporated Modeling Framework for Stability Constrained Scheduling Under High-Penetration of Renewable Energy
Jinning Wang · Fangxing Li · Xin Fang · Hantao Cui 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
本文提出一种模块化建模框架，支持高比例可再生能源接入下的融合动态特性电力系统调度。该框架采用改进的混合符号-数值方法，有效衔接设备级与系统级优化模型，简化调度建模流程。其适应性体现在四个方面：通过建模模块实现可扩展的调度模型、基于向量化与稀疏性技术的可伸缩性能、与动态仿真器兼容的潮流数据结构，以及稳态调度与时域动态仿真间的双向数据交互接口。多场景基准测试验证了框架的准确性与可扩展性，案例研究表明其显著提升了调度与动态仿真的协同效率，减少了稳定性约束调度中的模型转换工作量。
解读: 该动态特性融合调度框架对阳光电源储能与光伏并网产品具有重要应用价值。框架的模块化建模方法可直接应用于PowerTitan储能系统的多机协调调度，通过稳态优化与动态仿真双向交互，优化ST系列储能变流器的功率响应策略。其稳定性约束建模能力可提升SG系列逆变器在高比例新能源场景下的构网型GFM控制性能，特...