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基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制: 收藏
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引用; 《电力系统自动化》2021年第19期45卷 155-162页; 作者：窦飞蔡晖郭朝辉葛乐汪惟源国网江苏省电力有限公司发展策划部江苏省南京市210024 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院江苏省南京市210008 南京工程学院电力工程学院江苏省南京市211167; 为了提高互联配电网多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制精度,增强抗干扰能力,提出一种基于深度强化学习的直流电压控制方法,将深度学习神经网络与确定策略梯度融合,实现连续动作搜索,自适应调整电压控制策略。首先,建立多端背靠背柔...; 为了提高互联配电网多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制精度,增强抗干扰能力,提出一种基于深度强化学习的直流电压控制方法,将深度学习神经网络与确定策略梯度融合,实现连续动作搜索,自适应调整电压控制策略。首先,建立多端背靠背柔性直流系统数学模型,分析直流电压控制的非线性和不确定性特征;然后,给出了基于深度强化学习的直流电压控制算法框架,设计了动作与状态空间、奖励函数、神经网络和学习流程;最后,通过仿真分析发现,相比传统比例-积分(PI)控制方法,所提方法具有更好的动静态性能,有效提高了直流电压的控制精度,减小了扰动下直流电压波动和功率超调,缩短了直流电压和功率的恢复稳定时间。; 来源：详细信息评论

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