摘要
本发明公开了基于复杂工况水电厂的一次调频方法,包括以下步骤:S1、构建水电厂调频系统的动态数学模型,模型通过状态空间表示,涵盖水位、水头、负荷波动、功率输出的参数,用于反映系统的调频特性及其动态响应行为;S2、应用强化学习算法,建立调频过程中的控制模型,定义状态空间、动作空间及奖励函数,所述奖励函数通过频率误差与功率偏差的加权和进行设计,目标为最小化系统的调频误差。本发明通过结合强化学习和优化算法,采用实时反馈机制和长期优化策略,从而实现了调频精度的提升、系统自我学习能力的增强、快速响应突发负荷波动的能力以及提高系统稳定性和可靠性的效果。
技术关键词
调频方法
动态数学模型
强化学习算法
调频系统
分布式优化算法
最小化系统
误差
水电厂机组
频率
工况
功率
深度Q网络
调频控制策略
偏差
系统响应时间
水头
远程监控平台
优化控制策略
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多场景
SAC算法
分布式多智能体
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强化学习算法
胶囊生产线
智能控制系统
强化学习算法
调度算法
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深度强化学习算法
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控制误差
深度确定性策略梯度