摘要
本发明公开了一种潮流能发电系统的发电质量智能控制方法。构建基于优化学习参数的深度确定性策略梯度算法,将潮流能发电系统的状态空间通过算法进行处理并更新算法的网络参数,处理后获得系统动作;判断当前状态空间的终止状态,并实时通过优化学习参数对系统动作进行发电质量智能控制。本发明方法通过深度强化学习实现对潮流能发电系统的发电电压和频率的实时优化控制,能够有效引导学习过程,实时调整收敛到最佳控制策略,并应用于实际潮流能发电系统,以适应潮流流速的变化,适应复杂的海洋环境和潮流变化,增强系统的鲁棒性,确保输出的发电电压和频率符合电网要求,确保在动态环境下发电质量的稳定性并提升整体性能。
技术关键词
深度确定性策略梯度
发电系统
网络
智能控制方法
参数
算法
随机噪声
频率
逆变控制器
深度强化学习
初始化方法
功率
控制策略
鲁棒性
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