基于残差强化学习的变速抽水蓄能退化感知泵送控制

变速抽水蓄能水电（VS-PSH）必须履行短时调度承诺，同时限制增强的调节任务对其组件造成的运行退化。当单个控制器同时追求这两个目标时，每个跟踪增益都以退化为代价，即使在完全模型知识和前瞻的情况下，这种冲突仍然存在。本文提出了一种两层控制架构，将保证的承诺与有界的学习分离。一个确定性的前馈-PI门控制器，可审计且可认证用于并网运行，确保每个五分钟块内的平均功率输送，而残差强化学习策略仅在门回路始终可以吸收的固定界限内调整转子速度，因此最坏情况下的命令在构造上是有界的。速度策略跟踪一个依赖于需求的最佳效率点参考，并针对一个运行退化指数进行训练，该指数将非最佳效率水力损失与功率和驱动变化结合成一个物理上可解释的信号。在正常和压力调度下，所提出的策略相对于固定速度基线将最佳效率点跟踪误差降低了约96%，并在最苛刻的调度下将总退化减少了约56%。它在效率上与全信息基于模型的优化器相当或略优，同时保持了明显更严格的块跟踪。