电力系统发生故障时需要快速平抑振荡以保障系统稳定性.超导磁储能装置(Superconducting Magnetic Energy Storage Device,SMES)能够迅速跟踪功率波动,进行4象限功率补偿,有效提高系统暂态稳定性.针对电压源型变流器的超导磁储能装置,...电力系统发生故障时需要快速平抑振荡以保障系统稳定性.超导磁储能装置(Superconducting Magnetic Energy Storage Device,SMES)能够迅速跟踪功率波动,进行4象限功率补偿,有效提高系统暂态稳定性.针对电压源型变流器的超导磁储能装置,提出了一种基于执行依赖启发式动态规划(Action Dependent Heuristic Dynamic Programming,ADHDP)智能算法的超导储能外环控制方法.该方法通过强化学习,自适应调整结构参数,实现系统的最优控制.在MATLAB/Simulink环境下建立了单机无穷大系统和2机系统仿真模型,分别对传统的PI控制、固定学习率ADHDP控制器和自适应学习率ADHDP控制器的控制效果进行对比分析.仿真结果表明,自适应学习率ADHDP具有较明显的优势;另外,在系统连续故障情况下,ADHDP表现出了较好的学习功能,能够获得比上次更好的控制效果.展开更多
文摘电力系统发生故障时需要快速平抑振荡以保障系统稳定性.超导磁储能装置(Superconducting Magnetic Energy Storage Device,SMES)能够迅速跟踪功率波动,进行4象限功率补偿,有效提高系统暂态稳定性.针对电压源型变流器的超导磁储能装置,提出了一种基于执行依赖启发式动态规划(Action Dependent Heuristic Dynamic Programming,ADHDP)智能算法的超导储能外环控制方法.该方法通过强化学习,自适应调整结构参数,实现系统的最优控制.在MATLAB/Simulink环境下建立了单机无穷大系统和2机系统仿真模型,分别对传统的PI控制、固定学习率ADHDP控制器和自适应学习率ADHDP控制器的控制效果进行对比分析.仿真结果表明,自适应学习率ADHDP具有较明显的优势;另外,在系统连续故障情况下,ADHDP表现出了较好的学习功能,能够获得比上次更好的控制效果.