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通过结合负荷与光伏预测的迁移学习提升基于强化学习的能量管理
Enhancing Reinforcement Learning-Based Energy Management Through Transfer Learning With Load and PV Forecasting
Chang Xu · Masahiro Inuiguchi · Naoki Hayashi · Wong Jee Keen Raymond 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
在可再生能源微电网中，高效能量管理对维持系统稳定性和降低运行成本至关重要。传统强化学习（RL）控制器常面临训练时间长和过程不稳定等问题。本研究提出一种融合迁移学习（TL）技术的新型RL方法，利用ResNet18+BiLSTM等先进预测模型生成的合成数据对RL智能体进行预训练，嵌入领域知识以提升性能。基于一年运行数据的实验结果表明，相较于基线模型，TL增强的RL控制器累计运行成本最高降低62.63%，系统不平衡度改善达80%，并显著提升初始性能与训练效率。该方法展现了TL与RL结合在复杂电力系统实...
解读: 该迁移学习增强的强化学习能量管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究中的ResNet18+BiLSTM预测模型可集成至iSolarCloud云平台，提升光伏-储能微电网的实时调度能力。62.63%的成本降低和80%的系统不平衡改善直接契合阳光电源ESS...
利用带钒氧化还原液流电池的静止同步补偿器抑制汽轮发电机/海上风电场混合系统中的次同步振荡
Suppression of Subsynchronous Resonance in a Hybrid Steam-Turbine Generator/Offshore Wind Farm System Using a Static Synchronous Compensator With a Vanadium Redox Flow Battery
Li Wang · Jui-Tse Lai · Ting-You Li · Ching-Chung Tseng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
由于风力发电厂或太阳能发电厂等可再生能源（RES）具有间歇性，将这些可再生能源接入电力系统会导致系统不稳定，影响电力系统的质量和稳定性。为解决这一问题，人们提出了各种用于补偿功率波动的储能系统（ESS），以及用于控制电压幅值和有功/无功功率注入的不同灵活交流输电系统（FACTS），以提高所接入电力系统的稳定性。需要运用合适的控制理论为储能系统或柔性交流输电装置设计一些有效的附加阻尼控制器（SDC），以实现提高稳定性的目标。本文提出将静止同步补偿器（STATCOM）与基于钒氧化还原液流电池（VRF...
解读: 该STATCOM+VRFB协同抑制次同步振荡技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。研究提出的有功无功协同调节策略可直接应用于阳光电源储能PCS的控制算法优化，增强系统阻尼特性，提升新能源并网稳定性。特别是在海上风电+火电混合场景下，ST储能系统可通过快速...