基于深度Q学习的孤岛微电网负荷频率控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度Q学习的孤岛微电网负荷频率控制方法及系统，针对电动汽车充电站所具有的用户充电行为随机性，建立考虑SOC约束的电动汽车频率控制模型，从而搭建出包含光伏、风电、微型燃气轮机、电动汽车及其随机功率增量约束的微电网负荷频率控制模型，设计基于DQN的频率控制器结构，依次完成状态空间、动作空间以及奖励函数的定义，并通过调节得到最优超参数，在DQN控制器应用前接受一段随机试错的学习过程，得到最优值函数Q网络，由此保证足够好的收敛特性，能够完成实际情况下的频率控制。本发明具备在线学习和经验回放能力，能更有效地应对强随机性的微网LFC问题，同时也能更好地适应系统网络拓扑参数改变的复杂运行工况。