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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及电力系统高度与控制技术，具体涉及一种面向充电站的改进强化学习下垂控制方法及设备，该方法使用李雅普诺夫理论，设计频率偏差到控制器实现有功功率输出的过零点单调函数；提出了一种基于递归神经网络的深度强化学习框架，以解决在保证稳定性的前提下实现最优一次频率控制；设计去中心化的改进下垂控制器，在保证稳定性的前提下，设计神经网络中的权重系数，实现下垂的最优参数设置。本发明结合工程实际，可适用于不同规模和配置容量以及大多数充电站系统参数和拓扑结构，能够改善充电站参与电网调频的能力，以提高高比例新能源接入下的电网频率稳定性，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种面向充电站的改进强化学习下垂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：建立高比例新能源电网的频率控制模型以及充电站的调控模型；设计李亚普诺夫函数，证明如果每个控制器的输出相对于频率偏差单调增加，则系统具有唯一的局部稳定平衡点；利用李亚普诺夫函数，将控制器的稳定性作为硬约束加入到控制器的强化学习训练中，并将高比例新能源电网的频率控制模型进行动力学离散化建模；建立基于递归神经网络的深度强化学习的控制器训练框架，通过设计、训练权重和偏差优化目标函数，实现最优一次频率控制；根据训练得到的控制律，得到面向高比例新能源电网的李亚普诺夫-强化学习改进的下垂频率控制器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种面向充电站的改进强化学习下垂控制方法及设备
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