基于深度强化学习的构网型柔性直流输电系统控制方法

本申请涉及柔性直流输电系统技术领域，特别是涉及一种基于深度强化学习的构网型柔性直流输电系统控制方法，包括建立构网型柔性直流输电系统控制模型，基于构网型柔性直流输电系统控制模型建立马尔科夫决策过程，采用双池‑双延迟深度确定性策略梯度算法训练智能体，智能体通过对虚拟同步控制模型中的P‑f控制回路提供附加功率输入值，提高构网型柔性直流输电系统的稳定性。该方法引入了双值函数网络，利用双值函数网络中较小的Q值来计算目标值，可以避免对某些状态‑动作对价值的过度估计，提高了VSG系统的整体稳定性。