基于深度强化学习的多能互补发电系统负荷频率控制策略

摘要

针对大规模可再生能源接入电网引发的系统调频性能下降的问题,该文提出一种基于数据驱动的风火储多能互补发电系统负荷频率控制方法。首先,通过机理分析建立多区域混合发电系统的数学模型;其次,构建含控制性能标准(CPS)、风电机组弃风(P_(icast))和动态性能指标的奖励函数,将负荷频率控制问题转换为最大化奖励函数问题,并引入深度确定性策略梯度算法进行求解,通过预学习和在线应用,获得风电机组实际出力情况下的最优自适应协调频率控制策略;最后,从中长期控制性能入手进行分析,通过加入连续阶跃扰动或实际风速扰动仿真,验证所提出方法在改进负荷频率控制性能上的有效性和可行性。仿真结果表明,系统发生扰动时,储能设备的引入及所提的深度确定性策略梯度算法不仅能够更加有效地抑制波动,而且能够在缩短完成负荷频率控制所需调节时间的同时最大限度地减少弃风,提高风电消纳的比例。