基于强化学习的风电场自适应调频控制方法

来源：动力工程学报杂志2025年第10期北京时间：

作者：田盛, 刘永前, 田新首, 迟永宁,

摘要：针对传统自适应调频方法难以根据系统动态变化实时调整控制参数,限制调频性能提升的问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)深度强化学习算法的风电场自适应调频控制方法。根据电网频率及风电场运行状态,智能体在训练过程中对调频参数进行学习和优化,实现对调频参数的动态自适应调整。结果表明:与传统自适应比例积分(PI)调频控制方法相比,所提方法在不同工况及负载扰动下的最大频率偏差显著降低,频率响应性能得到提升,验证了所提方法的有效性。

关键词：风电场,调频控制,深度强化学习,TD3,