典型文献
基于深度Q学习的含电动汽车孤岛微电网负荷频率控制策略
文献摘要：
负荷频率控制对维持孤岛微电网的稳定运行有着至关重要的意义.针对微电网受到强随机扰动和网络拓扑参数改变时的频率控制问题,文章提出了基于深度Q学习(deep Q-learning,DQN)的含电动汽车孤岛微电网负荷频率控制策略.首先,建立了考虑用户充电行为随机性的集群电动汽车频率控制模型,从而搭建出包含光伏、风电、微型燃气轮机、电动汽车及其随机功率增量约束的微电网负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型.其次,设计了基于DQN的频率控制器结构,并依次完成了状态空间、动作空间以及奖励函数的定义,并通过调节得到了最优超参数.最后,仿真结果表明,与PI控制、FUZZY控制相比,文章所提出的DQN控制器具备在线学习和经验回放能力,能更有效地应对强随机性的微电网LFC问题,同时也能更好地适应系统网络拓扑参数与结构改变的复杂运行工况.
文献关键词：
孤岛微电网;电动汽车;频率控制;深度Q学习算法
中图分类号：
作者姓名：
范培潇;杨军;肖金星;徐冰雁;叶影;李勇汇;李蕊
作者机构：
武汉大学电气与自动化学院,武汉市430072;国网上海市电力公司,上海市200122
文献出处：
引用格式：
[1]范培潇;杨军;肖金星;徐冰雁;叶影;李勇汇;李蕊-.基于深度Q学习的含电动汽车孤岛微电网负荷频率控制策略)[J].电力建设,2022(04):91-99
A类：
B类：
孤岛微电网,电网负荷,负荷频率控制,频率控制策略,随机扰动,网络拓扑参数,控制问题,deep,learning,DQN,充电行为,随机性,集群电动汽车,控制模型,微型燃气轮机,load,frequency,control,LFC,状态空间,动作空间,奖励函数,优超,超参数,FUZZY,在线学习,经验回放,放能,运行工况
AB值：
0.282537
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