基于DDPG的风电场动态参数智能校核知识学习模型

周庆锋; 王思淳; 李德鑫; 刘佳琪; 李同

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基于DDPG的风电场动态参数智能校核知识学习模型

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摘要

随着风电渗透率的增加,电力电子化元件大量接入,风电场表现出的动态特性愈发复杂,传统的基于少量案例、解析的仿真验证方法面临挑战。以深度强化学习为代表的新一代人工智能在多领域的成功应用,为风电场动态参数智能校核提供了借鉴。在双馈风电场等值模型的基础上,基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法提出了风电场动态参数智能校核知识学习模型。该模型通过大量的仿真探索并逐步得到风电场动态参数智能校正知识,实现了基于“知识”的风电场动态参数校核。最后,基于某地风电机组实测扰动数据,利用智能体习得的参数校核知识修正风电场动态行为主导参数,并与传统启发式算法进行对比,验证了所提模型的有效性。

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来源
《中国电力》 |2022年第5期|32-38|共7页
作者
周庆锋; 王思淳; 李德鑫; 刘佳琪; 李同;
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作者单位

东北电力大学电气工程学院;

国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类发电、发电厂;
关键词
风电场; 主导参数; 参数智能校正; 深度强化学习;

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