一种基于深度强化学习的直驱型风电机组单环控制方法

本发明一种基于深度强化学习的直驱型风电机组单环控制方法，属风电领域。该直驱型风电机组包括永磁同步风力发电机、机侧变流器等；根据风力发电机的环境状态构建基于TD3算法的智能体，环境状态包括风速及其变化率、发电机转速及其参考值、定子电流及其参考值、定子电压及其参考值、定子电感、定子电阻、永磁体转子磁链，设计奖励函数，确定风速和发电机训练条件，对智能体进行训练，将训练好的智能体模型移植入机侧变流器的主控芯片，建立基于主控芯片的实际控制系统，实现转速电流一体化单环控制。本发明摒弃传统的双环控制，无需控制对象的精确参数，自适应能力强、电流畸变率小、功耗低、发电效率高，可实现风电机组快速、高效、稳定控制。