基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制

窦飞; 蔡晖; 郭朝辉; 葛乐; 汪惟源

doi:10.7500/AEPS20210222012

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基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制
- DC Voltage Control of Back-to-back Multi-terminal VSC-HVDC System Based on Deep Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2021年45卷第19期页码：155-162
- 作者机构：
  
  1.国网江苏省电力有限公司发展策划部，江苏省南京市 210024
  2.国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，江苏省南京市 210008
  3.南京工程学院电力工程学院，江苏省南京市 211167
- 作者简介：
  
  窦飞（1979—），男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电网规划。
  蔡晖（1984—），男，博士，高级工程师，主要研究方向：电网规划。
  郭朝辉（1993—），男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力电子控制中的应用。
  葛乐（1982—），男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：新能源与柔性电网。E-mail：supertiger_bear@126.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51707089)
- DOI：10.7500/AEPS20210222012
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-02-22，
  
  修回日期：2021-06-08，
  
  网络出版日期：2021-08-05，
  
  纸质出版日期：2021-10-10
- 稿件说明：
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窦飞,蔡晖,郭朝辉等.基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制[J].电力系统自动化,2021,45(19):155-162.

DOU Fei,CAI Hui,GUO Zhaohui,et al.DC Voltage Control of Back-to-back Multi-terminal VSC-HVDC System Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(19):155-162.
窦飞,蔡晖,郭朝辉等.基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制[J].电力系统自动化,2021,45(19):155-162. DOI： 10.7500/AEPS20210222012.

DOU Fei,CAI Hui,GUO Zhaohui,et al.DC Voltage Control of Back-to-back Multi-terminal VSC-HVDC System Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(19):155-162. DOI： 10.7500/AEPS20210222012.

摘要

为了提高互联配电网多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制精度，增强抗干扰能力，提出一种基于深度强化学习的直流电压控制方法，将深度学习神经网络与确定策略梯度融合，实现连续动作搜索，自适应调整电压控制策略。首先，建立多端背靠背柔性直流系统数学模型，分析直流电压控制的非线性和不确定性特征；然后，给出了基于深度强化学习的直流电压控制算法框架，设计了动作与状态空间、奖励函数、神经网络和学习流程；最后，通过仿真分析发现，相比传统比例-积分（PI）控制方法，所提方法具有更好的动静态性能，有效提高了直流电压的控制精度，减小了扰动下直流电压波动和功率超调，缩短了直流电压和功率的恢复稳定时间。

Abstract

To improve the accuracy of DC voltage control and anti-disturbance ability of back-to-back multi-terminal voltage source converter based high voltage direct current (VSC-HVDC) in interconnected distribution networks

a DC voltage control method based on deep reinforcement learning is proposed. The deep learning neural network is integrated with the deterministic policy gradient to realize continuous action search and adaptive adjustment of voltage control strategy. Firstly

a mathematical model of back-to-back multi-terminal VSC-HVDC system is established

and the nonlinear and uncertain characteristics of DC voltage control are analyzed. Then

the framework of DC voltage control algorithm based on deep reinforcement learning is proposed. The action and state space

the reward function

the neural network and the learning process are designed. Finally

the simulation results show that the proposed method has better dynamic and static performances than the conventional proportion-integral (PI) control method. It can significantly improve the control accuracy of DC voltage

reduce the DC voltage fluctuation and power overshoot under disturbance

and shorten the recovery time of DC voltage and power.

关键词

Keywords

references

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