基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制

《基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制》是一篇研究性论文，全文共32页。该文聚焦于柔性直流输电技术中的关键问题——直流电压控制，尤其针对多端背靠背柔性直流系统展开深入探讨。随着电力系统向高比例可再生能源接入方向发展，传统控制方法在面对复杂工况和非线性特性时逐渐显现出局限性，因此，引入先进的智能控制方法成为研究热点。

本文创新性地将深度强化学习技术应用于多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制中，旨在提升系统的稳定性与响应速度。通过构建合理的状态空间和动作空间，设计了适用于该系统的深度强化学习模型，并结合实际仿真平台进行验证。研究结果表明，该方法能够有效应对系统运行过程中出现的多种扰动，实现对直流电压的精准控制。

文章结构清晰，内容详实，首先介绍了柔性直流输电的基本原理及多端背靠背系统的运行特点，接着分析了现有控制策略的不足，随后详细阐述了深度强化学习算法的设计与实现过程。最后，通过大量仿真实验对比了不同控制方法的性能，验证了所提出方法的有效性和优越性。

该论文不仅为柔性直流系统的控制提供了新的思路，也为未来智能电网的发展提供了理论支持和技术参考。对于从事电力系统、自动化控制及相关领域的研究人员和工程技术人员具有重要的借鉴意义。