Xiaoming Sun · Chen Peng · Xinchun Jia · Yajian Zhang · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月

本文针对存在内部噪声和外部负荷波动复合干扰的电力系统，提出了一种受大脑启发的基于深度强化学习（DRL）的负荷频率控制框架。具体而言，受人类大脑决策过程的启发，系统状态的一些历史、当前和未来特征被充分提取到经验池中，以便深度强化学习智能体进行高效训练。同时，设计了一种渐进式训练机制，通过逐步增加训练目标将训练过程划分为多个阶段，以减少训练过程中的盲目性。此外，针对复合干扰，预先学习一些模拟干扰，以提高深度强化学习智能体的适应性。在单发电机组电力系统上的实验结果表明，所提出的方法能够在复合干扰下有效...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于脑启发式深度强化学习的负荷频率控制技术具有重要的战略价值。随着公司光伏逆变器和储能系统在全球电网中的装机规模持续扩大，如何应对新能源接入带来的频率波动问题已成为核心技术挑战。 该技术的创新点与阳光电源的实际需求高度契合。首先，其针对"内部噪声与外部负荷波动复合干扰...