基于DDPG算法的风力发电机变桨距控制研究

摘要：

风电机组模型的不确定性以及风速等外部干扰严重影响风电机组输出功率的稳定性,基于准确风机参数的传统控制策略难以满足系统控制需求.因此,提出了一种基于DDPG算法的风机变桨距控制器.借助强化学习仅需与环境交互无需建模的优势,以风机模型为训练环境,功率为奖励目标,变桨角度为输出,采用深度神经网络搭建Actor-Critic单元,训练最优变桨策略.采用阶跃、低湍流、高湍流3 种典型风况对算法进行检测.仿真结果表明,不同风况下基于DDPG算法控制器的控制精度、超调量、调节时间等性能均优于传统比例-积分-微分控制器效果.

关键词：风力发电机、强化学习、深度确定性策略梯度、变桨距控制

所属期刊栏目：23

分类号：TK83(风能、风力机械)

资助基金：新疆自治区高校科研计划项目;新疆自治区重点研发计划;新疆自治区重点实验室开放课题;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7764-7771