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Deep Deterministic Policy Gradient-Based Multi-Parameter Adaptive Strategy for Virtual Synchronous Generator
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PRE
AI
DOI：10.1007/s42835-026-02769-x.png)
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摘要
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随着可再生能源和电力电子设备在电力系统中的渗透率不断提高，电网特性发生了显著变化。因此，电网的等效惯性和阻尼被显著削弱，加剧了振荡风险。然而，传统具有固定参数的虚拟同步发电机（VSG）自适应策略难以满足复杂扰动下的惯量-阻尼协调调节要求。为解决此问题，本文提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的深度强化学习VSG改进参数自适应方法。具体而言，该方法将传统自适应控制中的固定参数重构为可学习的动态变量，并设计了针对频率和电压稳定的奖励函数。随后，采用DDPG算法实现对这些参数的实时优化。因此，所提方法实现了惯量系数和阻尼系数的非线性动态匹配。仿真结果表明，与传统自适应策略相比，所提方法具有显著优势。具体而言，在功率扰动下，频率响应超调量降低了0.06个百分点，调节时间缩短了25%；同时，有功功率输出超调量降低了1.25个百分点，调节时间减少了28%。通过MATLAB/Simulink仿真，对比了固定惯量-阻尼、传统自适应策略和基于DDPG的自适应策略的控制性能，验证了所提控制策略的可行性和有效性。
Keyword:
Adaptive control strategy
Damping coefficient
Deep deterministic policy gradient Algorithm
Moment of inertia
Virtual synchronous generator
期刊
J
IF:
1.6
论文数:
286
被引数:
0
机构
引用论文
A Comprehensive Review on the Development of Sustainable Energy Strategy and Implementation in China中国可持续能源战略发展与实施综述
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PREAI
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