Core Concepts
Effiziente Lastfrequenzregelung durch Deep Reinforcement Learning für nichtlineare Stromsysteme.
Abstract
Das Paper schlägt eine modellfreie Lastfrequenzregelungsmethode für nichtlineare Stromsysteme vor, basierend auf dem Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Framework. Es wird ein Emulator-Netzwerk zur Nachbildung der Stromsystemdynamik verwendet, um präzise Modellierung zu vermeiden. Die Methode optimiert den Aktionswert und die Richtliniengradienten, um die Regelungseffekte zu verbessern. Simulationsergebnisse zeigen, dass der Controller angemessene Steueraktionen erzeugen kann und sich gut an nichtlineare Stromsysteme anpasst.
- Einleitung:
- Lastfrequenzregelung (LFC) ist entscheidend für die Stabilität von Stromsystemen.
- Model-Free LFC Methode:
- Verwendung eines Emulator-Netzwerks anstelle eines Kritiker-Netzwerks.
- Optimierung des Aktionswertes und der Richtliniengradienten.
- Design der Richtliniengradienten:
- Verwendung von Zeroth-Order Optimization zur Stabilität der Parameteraktualisierung.
- Algorithmus:
- Beschreibung des Trainingsprozesses für die LFC-Methode.
- Fallstudie:
- Vergleich der Leistung mit anderen LFC-Methoden für lineare und nichtlineare Stromsysteme.
Stats
"Dieses Paper schlägt eine modellfreie LFC-Methode für nichtlineare Stromsysteme vor."
"Simulationsergebnisse zeigen, dass der Controller angemessene Steueraktionen erzeugen kann."
Quotes
"Lastfrequenzregelung ist entscheidend für die Stabilität von Stromsystemen."
"Der Controller kann angemessene Steueraktionen erzeugen und sich gut an nichtlineare Stromsysteme anpassen."