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申请/专利权人：南方电网数字电网研究院股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于深度强化学习的新能源场站电压控制方法，属于新能源场站电压控制技术领域，方法包括：获取新能源场站的测量数据；所述测量数据包括变流器滤波电容处三相电压、并网点三相电流和滤波电感三相电流；根据所述测量数据，计算新能源场站的并网系统的阻抗传递函数；将所述阻抗传递函数输入深度强化学习网络，对所述新能源场站进行故障识别；所述深度强化学习网络由初始深度强化学习网络训练而来；若识别到新能源场站故障，则根据故障类型，设置饱和电流矢量角度，以控制新能源场站的电压，以实现在暂态过程中能够快速对新能源场站电压进行支撑，同时不需要依靠其他设备提高了电压控制的效率和维持电网的稳定性的效果。

主权项：1.一种基于深度强化学习的新能源场站电压控制方法，其特征在于，包括：获取新能源场站的测量数据；所述测量数据包括变流器滤波电容处三相电压、并网点三相电流和滤波电感三相电流；根据所述测量数据，计算新能源场站的并网系统的阻抗传递函数，具体为：将新能源场站变流器滤波电容处三相电压、并网点三相电流和滤波电感三相电流输入到新能源场站变流器的控制器中，并计算新能源场站的电压和电流信号的傅里叶变换，求得所述新能源场站的并网系统的阻抗传递函数；所述新能源场站变流器为构网型变流器；所述新能源场站的并网系统的阻抗传递函数的表达式为： ；其中，TF为阻抗传递函数，FFTVt和FFTIt是新能源场站的电压和电流；将所述阻抗传递函数输入深度强化学习网络，对所述新能源场站进行故障识别，具体为：将所述阻抗传递函数输入深度强化学习网络，根据所述深度强化学习网络的强化学习任务，对所述阻抗传递函数进行分析；其中，所述深度强化学习网络的强化学习任务为马尔可夫决策过程；若识别到新能源场站不存在故障，则输出运行正常的识别结果；若识别到新能源场站存在故障，则输出所述新能源场站的故障类型；所述深度强化学习网络由初始深度强化学习网络训练而来；若识别到新能源场站故障，则根据故障类型，设置饱和电流矢量角度，以控制新能源场站的电压，包括：当识别到新能源场站的故障类型为暂态故障时，确定新能源场站的饱和参考电流的矢量相位角；根据新能源场站变流器的电流控制器的电流参考值和所述饱和参考电流的矢量相位角，确定新能源场站变流器的电流控制器的电流限制值；利用所述电流限制值对新能源场站进行电压控制，并利用锁相环将新能源场站变流器与电网同步；所述锁相环环节的开环频域表达式为： ；式中，Gplls为锁相环环节的开环频域；kppll为锁相环环节的比例参数，kipll为锁相环环节的积分参数，s表示当前状态。

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