基于可学习模型预测控制的含风电多微网频率控制方法

作     者：张磊光 陈海涛 吴赋章 杨军 ZHANG Leiguang;CHEN Haitao;WU Fuzhang;YANG Jun

作者机构：国网驻马店供电公司河南驻马店463000 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430010 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2023YFB2407300) 

出 版 物：《智慧电力》 (Smart Power)

年 卷 期：2024年第52卷第10期

页      码：49-55,87页

摘      要：负荷波动、分布式电源出力的强随机性以及多微电网更为复杂的结构设计给微电网负荷频率稳定控制带来了巨大挑战。因此,提出了基于可学习模型预测控制的含变速恒频双馈风机多微电网负荷频率控制(LFC)方法。首先,搭建了包含风力发电机组、储能、微型燃气轮机及负荷的互联多微电网负荷频率控制模型。其次,提出了一种可学习的模型预测控制算法,其能够基于深度强化学习对模型预测控制器实现参数自适应。最后,通过仿真验证了所体控制方法具备在线学习及经验回放能力,在不同的复杂运行工况下均能实现频率的稳定控制。

主 题 词：多微电网系统 负荷频率控制 深度强化学习 模型预测控制 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.20204/j.sp.2024.10007

馆 藏 号：203145536...