摘要
本发明公开了一种多并联储能逆变器的分布式动态惯性下垂控制方法及系统,包括:基于电力系统动力学方程,构建电力系统动态响应模型,将频率振荡抑制问题转化为虚拟惯性参数和虚拟下垂参数的优化配置问题;利用多智能体强化学习方法,根据每个储能单元及其相邻储能节点的局部观测信息动态调整虚拟惯性参数和虚拟下垂参数;当各储能节点的虚拟惯性参数、虚拟下垂参数和等效扰动与某一常数成正比,各储能节点频率动态一致时,完成分布式动态惯性下垂参数控制。本发明基于多智能体的分布式控制策略能够通过局部观测和邻近信息,协调实时惯性以及调整下垂参数用于抑制功率振荡,鲁棒性以及扩展性强,能够实时学习并连续调整系统参数,在线控制性能高。
技术关键词
下垂控制方法
多智能体强化学习
电力系统动态
参数
储能单元
逆变器
计算机可执行指令
电力系统频率
虚拟同步发电机控制
节点
拉普拉斯
分布式控制策略
储能系统
下垂控制系统
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
工业机器人路径
五自由度机器人
多传感器信息融合
逆运动学
拉格朗日方程
层级分析法
传感器获取用户
信息效能
风险预测模型
风险评估方法
人工蜂群算法
燃油离心泵
BP神经网络
离心泵扬程
仿真分析
训练样本数据
三维设计模型
船舶
三维模型
三维建模技术
文本
信息生成方法
芯片系统
电子设备
生成提示信息