【技术实现步骤摘要】
一种基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法
[0001]本专利技术涉及大规模风电并网发电系统控制
，尤其涉及一种基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法。
技术介绍
[0002]风力发电具有安全清洁、取之不尽、基建周期短以及环境友好等特性，成为可再生能源的重要来源之一。大规模开发和利用风力发电已成为各国政府和能源企业的重视。随着风力发电渗透率的不断提高，风力发电对传统电力系统安全稳定性带来了新的挑战。因为风力具有间歇性、随机性特点，导致风力发电的输出功率受到风速的影响而变化波动，波动的风电功率输送至电网中会对电网稳定运行造成不利影响。因此，如何改进和提高风力发电并网稳定性和安全性，使风电系统运行更加稳定成为大规模风电并网发电的关键所在。
[0003]在风电场中配置储能装置，不但能够有效克服风力发电不规律波动的缺点，改善风电并网输送功率的平滑度，起到削峰填谷的作用，而且可以通过不同的电价机制设计不同的运行方案，提高风力发电的渗透率，增加风力发电企业经济效益。
[0004]如果电力系统的阻尼接...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法，其特征在于：S101：构建基于强化学习的风储发电POD控制系统；POD控制系统包括：双馈型风电机组、储能系统和基于强化学习的POD控制器；其中双馈型风电机组包括：风力机、齿轮箱、双馈感应发电机DFIG、变压器、转子侧变频器、电网侧变频器和过压保护电路CrowBar；风力机与齿轮箱通过机械传动连接；齿轮箱与双馈感应发电机通过传动轴承连接；双馈感应发电机DFIG与变压器通过电磁耦合连接，并通过变压器接入交流电网；双馈感应发电机DFIG与过压保护电路CrowBar的输出端、转子侧变频器的输入端电气连接；转子侧变频器的输出端与电网侧变频器的输入端电气连接；电网侧变频器的输出端与变压器的一端电气连接；储能系统包括：双向DC/DC变换器和储能电池；双向DC/DC变换器一侧与电网侧变频器电气连接，另一侧与储能电池电气连接；S102：采用基于强化学习的POD控制器控制所述储能系统；所述基于强化学习的POD控制器输入信号为同步发电机角速度偏差信号，通过输出PWM信号调节双向DC/DC变换器，实现储能电池与风电场之间的功率交换，最终对整个风电场的功率振荡进行抑制，提高电网的稳定性和安全性。2.如权利要求1所述的一种基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法，其特征在于：所述基于强化学习的POD控制器，其包括三部分控制：强化学习控制、功率外环PI控制和电流内环PI控制；基于强化学习的POD控制器的输入信号为同步发电机角速度偏差信号；角速度偏差信号经过强化学习控制，得到输出功率信号P
b_1
；输出功率信号P
b_1
通过功率外环PI控制，得到输出电流信号I
aref
；输出信号I
aref
通过电流内环PI控制，最终得到占空比PWM信号；占空比PWM信号控制双向DC/DC变换器，通过调节双向功率开关实现储能电池与风电场之间的功率交换，对整个风电场的输出功率波动进行集中式的平抑处理。3.如权利要求2所述的基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法，其特征在于：所述强化学习控制包括：状态转换器、Actor网络和Critic网络；其单独控制的原理为：根据实际情况预先给定信号w(t)与输出量y(t)相减，产生误差信号e(t)；误差信号e(t)经过状态转换器转变为强化学习网络的输入状态信号x(t)；状态信号x(t)输入至Actor网络，得到输出信号u
n
(t)；状态信号x(t)与误差的强化学习信号r(t)一起输入至Critic网络，得到输出信号n(t)；输出信号u
n
(t)与n(t)相结合，得到被控风储发电系统的控制输入信号u(t)；u(t)作用于被控风储发电系统，得到输出信号y(t)形成闭环控制；Actor网络和Critic网络还通过时序差分信号δ
TD
(t)在线更新Actor网络和Critic网络的权值系数。4.如权利要求3所述的基于强化学习的风储发电系统POD控制器设计方法，其特征在于：采用RBF神经网络同时完成Actor网络的策略函数和Critic网络的值函数功能；所述RBF神经网络的输入为状态信号x(t)＝[x1(t),x2(t)
…
,x
n
(t)]
T
，其隐含层采用的高斯核函数为：
其中，μ
j
＝[μ
j1
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