基于大数据深度强化学习的交流配电网稳定性控制研究

摘要：

并网与孤网运行模式下交流配电网易发生电能供应波动,导致电网可靠性降低.以大数据为背景提出基于深度强化学习的稳定性控制方法.采用状态、动作、状态转移概率与状态转移回报组成四元组,构建深度强化学习过程.利用值函数法实现智能体的深度强化学习.根据dq轴旋转坐标系,建立无功功率控制构架,将无功参考值添加到前馈项,优化闭环传递函数,构建配电网稳定性的优化控制模型.搭建交流配电网仿真模型,探讨并网与孤网运行模式下的稳定性控制效果.实验结果表明:并网运行模式下,交流负载的消耗功率突增时,光伏电池板的输出功率由 150 kW升高至175 kW,以达到均衡光照强度干扰的目的;孤网运行模式下,负载消耗功率发生突变时,光伏电池板的输出功率由175 kW降低至 100 kW.验证了该方法可有效控制交流配电网的供电稳定性.

关键词：大数据、深度强化学习、交流配电网、稳定性控制、马尔科夫决策过程

所属期刊栏目：39

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：26-32