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이 논문은 재생 에너지원이 포함된 전력망에서 저주파 간섭을 완화하기 위해 심층 결정론적 정책 경량화(DDPG) 방법을 활용하는 강화 학습 기반 제어기를 소개합니다. 이 시스템은 제어 오류와 반비례하는 새로운 보상 함수를 특징으로 하며, 절대오차와 적분오차로 구성된 상태 벡터를 사용하여 오류 감소를 향상시킵니다. 태양광 발전을 포함한 이중 지역 시스템에서 테스트된 제어기는 글로벌 입력을 위해 위상 측정 장치(PMU) 데이터를 활용합니다. 성능은 시간 도메인 시뮬레이션, 극-영점 매핑, 모드 분석, 주파수 응답 및 참여 인자 매핑을 통해 검증되며, 맞춤형 MATLAB 및 Simulink 툴킷을 사용합니다. 설계는 통신 지연을 고려하며 변수 조건에 적응하여 진동 감소 및 시스템 안정성 개선에 효과적임을 증명합니다.
Truong Ngoc-Hung (Tue,)은 이 질문을 연구했습니다.