基于VSG的风光水火储系统频率调节深度强化学习方法

刘晓明; 刘俊; 姚宏伟; 赵誉; 聂永欣; 任柯政

doi:10.7500/AEPS20240723009

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基于VSG的风光水火储系统频率调节深度强化学习方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于VSG的风光水火储系统频率调节深度强化学习方法
- Deep Reinforcement Learning Method for Frequency Regulation of Wind-Solar-Hydro-Thermal-Storage Systems Based on Virtual Synchronous Generator
- 电力系统自动化 2025年49卷第9期页码：114-124
- 作者机构：
  
  陕西省智能电网重点实验室（西安交通大学），陕西省西安市 710049
- 作者简介：
  
  刘晓明(1995—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统运行分析和控制、电力系统风险评估、人工智能增强电网弹性、风功率预测。E-mail：liuxiaoming139@stu.xjtu.edu.cn
  刘俊(1982—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：电力系统运行分析和控制、电力系统稳定性、电力系统并行计算、可再生能源并网、高压直流和柔性交流输电技术等。E-mail：eeliujun@mail.xjtu.edu.cn
  姚宏伟(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：新能源电力系统频率稳定与控制。E-mail：yhw121388@stu.xjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177111)
- DOI：10.7500/AEPS20240723009
  中图分类号：
- 收稿：2024-07-23，
  
  修回：2025-01-08，
  
  网络出版：2025-02-14，
  
  纸质出版：2025-05-10
- 稿件说明：
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刘晓明,刘俊,姚宏伟等.基于VSG的风光水火储系统频率调节深度强化学习方法[J].电力系统自动化,2025,49(9):114-124.

LIU Xiaoming,LIU Jun,YAO Hongwei,et al.Deep Reinforcement Learning Method for Frequency Regulation of Wind-Solar-Hydro-Thermal-Storage Systems Based on Virtual Synchronous Generator[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(9):114-124.
刘晓明,刘俊,姚宏伟等.基于VSG的风光水火储系统频率调节深度强化学习方法[J].电力系统自动化,2025,49(9):114-124. DOI： 10.7500/AEPS20240723009.

LIU Xiaoming,LIU Jun,YAO Hongwei,et al.Deep Reinforcement Learning Method for Frequency Regulation of Wind-Solar-Hydro-Thermal-Storage Systems Based on Virtual Synchronous Generator[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(9):114-124. DOI： 10.7500/AEPS20240723009.

摘要

由于可再生能源发电固有的不确定性和低惯量特性，随着分布式能源（DER）的快速发展，电力系统正面临显著的系统频率动态恶化。为解决这一问题，使DER能够模拟传统同步发电机运行的虚拟同步发电机（VSG）技术已被开发并得到广泛关注。然而，现有研究主要集中于采用固定参数运行VSG以提供惯量支撑，而很少关注动态调整VSG以利用其快速响应特性来提升电力系统的频率响应性能。因此，文中提出一种基于深度强化学习的频率调节（DRL-FR）方法，该方法可自适应调整一、二次调频及VSG的动态参数。首先，构建频率调节模型，并将新能源电厂建模为可调VSG，将最优频率调节问题建模为马尔可夫决策过程。然后，构建DRL-FR控制器，其动作空间为一、二次调频动态参数，涵盖下垂控制、比例-积分-微分控制、机组参与系数及VSG可调参数。最后，开发了一种结合单调优势重加权模仿学习的近端策略优化算法，可结合历史运行数据及专家经验加速模型训练过程。在改造的IEEE 39节点系统中进行测试，验证了所提DRL-FR方法的有效性。

Abstract

Due to the inherent uncertainty and low-inertia characteristics of renewable energy generation

power systems are facing significant deterioration in system frequency dynamics with the rapid development of distributed energy resources (DERs). To address this issue

virtual synchronous generator (VSG) technology

which enables DERs to emulate the operation of traditional synchronous generators

has been developed and gained widespread attention. However

existing research primarily focuses on operating VSGs with fixed parameters to provide inertia support

while paying limited attention to dynamically adjusting VSGs to leverage their fast response characteristics for enhancing power system frequency response performance. Therefore

this paper proposes a deep reinforcement learning-based frequency regulation (DRL-FR) method that adaptively adjusts primary/secondary frequency regulation and VSG dynamic parameters. First

a frequency regulation model is established

the renewable power plants are modeled as adjustable VSGs

and the optimal frequency regulation problem is formulated as a Markov decision process. Then

a DRL-FR controller is constructed with its action space encompassing dynamic parameters of primary/secondary frequency regulation

including droop control

proportional-integral-derivative control

unit participation factors

and adjustable VSG parameters. Finally

a proximal policy optimization algorithm incorporating monotonic advantage reweighted imitation learning is developed

which can accelerate the model training process by combining historical operation data and expert experience. The effectiveness of the proposed DRL-FR method is validated by the tests conducted on a modified IEEE 39-bus system.

关键词

Keywords

references

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