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基于模型优化的残差深度强化学习在逆变器型电压-无功控制中的应用
Residual Deep Reinforcement Learning With Model-Based Optimization for Inverter-Based Volt-Var Control
Qiong Liu · Ye Guo · Lirong Deng · Haotian Liu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
提出一种基于近似模型驱动优化的残差深度强化学习（RDRL）方法，用于主动配电网中的逆变器型电压-无功控制（IB-VVC）。通过改进的马尔可夫决策过程统一建模模型驱动与RDRL方法，RDRL在模型基策略动作基础上学习残差动作。该方法继承了近似模型优化的控制能力，并通过残差策略学习增强策略优化性能。由于实际中获取的近似模型通常较为可靠，模型优化所得动作接近最优，从而缩小残差动作搜索空间，提升评论器逼近精度并降低执行器搜索难度。仿真结果表明，RDRL在学习过程中显著提升优化性能，并在69节点和141节...
解读: 该残差深度强化学习方法对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的电压-无功控制具有重要应用价值。技术可直接应用于：1）ST系列储能变流器的智能VVC控制策略，通过残差学习优化逆变器无功输出，提升电网电压支撑能力；2）PowerTitan储能系统的多机协调控制，在iSolarCl...
太阳能热电与制冷联产系统的性能分析与优化
Performance analysis and optimization of a solar-powered system for power and cooling cogeneration
Qing Wang · Minli Yu · Lirong Li · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.292
摘要 为应对环境挑战，实现可持续发展，全球正优先推动能源结构从化石燃料向可再生能源转型。本研究系统探讨了一种用于同时发电与制冷的太阳能驱动联产系统的多维度性能表现。所提出的系统构型集成了抛物槽式太阳能集热器、超临界CO2动力循环、喷射式制冷循环、改进型有机闪蒸循环以及有机朗肯循环。该系统可实现15.6 MW的净输出功率和3.40 MW的制冷负荷，对应的能量效率和㶲效率分别为18.28%和16.35%。经济性分析表明，系统单位时间总产品成本为1468.95美元/小时，投资回收期为4.82年；环境影...
解读: 该太阳能冷热电联供系统对阳光电源光储一体化方案具有重要启示。抛物面槽式集热器与超临界CO2循环的集成思路,可应用于SG系列逆变器与ST系列储能变流器的协同优化设计。系统18.28%的能量效率和4.82年投资回收期验证了多能互补的经济性,为iSolarCloud平台的智慧能源管理算法提供参考。多目标粒...