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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明提供了一种基于离策略积分增强学习方法的光‑水微电网频率最优控制方法。本发明通过分别建立水轮机组和光伏发电机的机理模型，进而获取光‑水微电网系统的状态空间表达式。同时根据发电特性将频率最优控制问题转化为零和博弈纳什平衡问题，利用离策略积分增强学习方法中的神经网络逼近纳什平衡点。本发明可根据历史二次调频控制输入和状态输出数据，实时求得光‑水微电网系统频率控制的近似最优控制律，在光伏出力波动和模型参数不确定时，最小化频率偏差使光‑水微电网系统频率维持稳定，提高系统的抗干扰能力。
主权项：1.一种基于离策略积分增强学习方法的光-水微电网最优频率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：分别建立水轮机和光伏发电机的模型；根据所述水轮机和光伏发电机的模型获取光-水微电网的频率控制统一模型，将二次调频输入作为控制量，输入系统的负荷功率和太阳能功率作为扰动量，根据发电特性把频率最优控制问题转化为零和博弈问题，建立的性能指标函数包含了系统的状态、控制和扰动之间的联系；借助离策略积分增强学习方法求解光-水微电网的频率最优解：采用离策略积分增强学习方法求解所述零和博弈问题的纳什平衡点，进一步利用值函数、控制律和扰动律三个神经网络迭代逼近最优解，从而得到光-水微电网的频率最优控制律。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于离策略积分增强学习方法的光-水微电网最优频率控制方法
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