在多种场景干扰条件下，基于邻近策略优化（Proximal Policy Optimization）的可再生能源集成电力系统的负荷频率控制框架

《Scientific Reports》：Load frequency control framework of renewable integrated power systems in multi scenario disturbance conditions with the proximal policy optimization

　　

摘要

可再生能源的日益集成带来了系统惯性的降低、发电量的不确定性以及快速变化的干扰因素，这使得传统的负荷频率控制变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于直接策略的二次频率控制器，该控制器利用近端策略优化算法适用于包含可再生能源的电力系统。与仅用于调整传统比例-积分控制器或模糊控制器参数的强化学习方法不同，所提出的控制器直接根据测量的系统状态生成补充发电指令。奖励函数的设定综合考虑了频率偏差、累积误差、控制平滑性、执行器限制、安全限界违规以及发电成本等因素。该控制器在四种运行条件下进行了测试，这些条件包括阶梯式负荷变化、长时间周期性干扰、振荡性应力以及实际的多事件可再生能源突发情况。测试结果表明，在所研究的案例中，该控制器能够将平均绝对频率偏差控制在约0.000113至0.0010赫兹之间，并将最大超调幅度限制在约0.001144至0.0171赫兹的范围以内。研究结果表明，在采用的简化仿真框架内，该控制器能够有效抑制干扰并实现稳定的频率恢复。未来的工作将进一步将分析扩展到详细的互联系统，并进行硬件在环验证。PPO控制器能够保持相对较小的平均绝对频率偏差，这一结果与表2中报告的定量数值一致。