基于广域测量系统的低频振荡阻尼强化学习控制
系统与控制
2020-01-23 v1 系统与控制
摘要
由于负荷与可再生能源渗透中不确定性的快速增长，确保电力系统稳定性如今比以往更受关注。近来，基于广域测量系统的集中控制技术开始提供更具灵活性与鲁棒性的控制以维持系统稳定。然而，由于长距离通信信道的时延不规则以及设备对控制动作的响应，此类控制理念的现代化面临紧迫挑战。因此，我们提出一种创新方法，可革新输电系统中低频振荡阻尼的控制策略。所提方法利用强化学习技术的能力，具备克服广域阻尼控制中通信时延及其他非线性挑战的潜力。该技术具有独特特性，可通过探索环境并采用策略梯度方法制定最优控制动作策略，从而在多样场景与运行条件下学习。我们详尽的分析与系统性设计的数值验证证明了精心建模的低频振荡阻尼控制器的可行性、可扩展性与可解释性，从而即使在负荷与发电不确定性上升时也能确保稳定性。
引用
@article{arxiv.2001.07829,
title = {Wide Area Measurement System-based Low Frequency Oscillation Damping Control through Reinforcement Learning},
author = {Yousaf Hashmy and Zhe Yu and Di Shi and Yang Weng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07829},
year = {2020}
}