基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法技术方案

本发明专利技术提出一种基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法：在含储能的电力系统一次调频模型中，将储能充放电功率控制转化为序列决策问题，并采用DDPG算法进行处理，训练深度强化学习智能体并用于控制储能系统出力；为储能系统设置储能调频死区，将储能系统辅助调频过程分为调频阶段与SOC恢复阶段；在系统频率处于储能调频死区外时，DDPG智能体以减小频率偏差为目标进行动作决策；在系统频率偏差处于储能调频死区内时，DDPG智能体以减小当前SOC与SOC理想值之间偏差为目标进行动作决策。在系统频率偏差处于储能调频死区内时，DDPG智能体以减小当前SOC与SOC理想值之间偏差为目标进行动作决策，进行SOC恢复以保证储能的调频能力和使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法
本专利技术属于电力系统控制
，尤其涉及一种基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法。
技术介绍
在全球范围内煤和石油等化石能源正日趋枯竭，化石能源导致的环境污染问题日趋严重。以太阳能和风能为代表的新能源受到人类的重视，并得到了快速的发展。但是风电、光伏发电等间歇式电源具有波动性和不确定性，且难以精确预测，随着新能源装机容量在电网中的比例增加，参与电网调频电源容量的比例显著下降，传统发电机的调频能力和响应速度不能满足调频要求，需同步配套相应容量的调频电源。电池储能安装在发电侧时具有四象限调节能力，具有精确跟踪、快速响应和双向调节等优点，因而对于增强发电侧频率调节能力、改善新能源并网电能质量具有重要意义。但当储能的SOC过低或过高都会导致其调频能力不足，同时也会缩短其使用寿命，在储能辅助一次调频的同时考虑其SOC恢复效果具有现实意义。在储能系统辅助电网调频的领域中，控制策略是备受关注的理论与实际工程问题，合理的控制策略能够更好地发挥储能系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法，其特征在于：在含储能的电力系统一次调频模型中，将储能充放电功率控制转化为序列决策问题，并采用DDPG算法进行处理，训练深度强化学习智能体并用于控制储能系统出力；为储能系统设置储能调频死区，将储能系统辅助调频过程分为调频阶段与SOC恢复阶段；/n在系统频率处于储能调频死区外时，DDPG智能体以减小频率偏差为目标进行动作决策；在系统频率偏差处于储能调频死区内时，DDPG智能体以减小当前SOC与SOC理想值之间偏差为目标进行动作决策。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法，其特征在于：在含储能的电力系统一次调频模型中，将储能充放电功率控制转化为序列决策问题，并采用DDPG算法进行处理，训练深度强化学习智能体并用于控制储能系统出力；为储能系统设置储能调频死区，将储能系统辅助调频过程分为调频阶段与SOC恢复阶段；
在系统频率处于储能调频死区外时，DDPG智能体以减小频率偏差为目标进行动作决策；在系统频率偏差处于储能调频死区内时，DDPG智能体以减小当前SOC与SOC理想值之间偏差为目标进行动作决策。


2.根据权利要求1所述的基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法，其特征在于：储能系统实时监测电力系统的频率、频率变化率以及储能的SOC，并计算电力系统频率偏差。将电力系统的频率偏差和储能的SOC作为DDPG策略神经网络的输入。


3.根据权利要求1所述的基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法，其特征在于：在奖惩函数的激励下，DDPG智能体通过与环境的交互学习自动优化决策策略，并通过训练后的DDPG智能体减小系统的频率偏差；当系统频率处于储能调频死区内时进行SOC恢复。


4.根据权利要求1所述的基于DDPG算法和SOC恢复的储能系统参与电网一次调频的控制方法，其特征在于：
通过设置奖惩函数，智能体以获得最大全局奖励为目标进行训练，再将训练后的智能体用于实时辅助一次调频控制；智能体所能感知的环境状态、动作空间和奖惩函数具体描述为：
智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱振山，陈哲盛，叶成涛，翁智敏，郑海林，吴诗雨，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35