基于在线强化学习的风电系统自适应负荷频率控制

《基于在线强化学习的风电系统自适应负荷频率控制》是一篇深入探讨现代电力系统中风力发电与负荷频率控制结合应用的研究论文。该文共40页，内容详实，结构清晰，涵盖了风电系统的运行特性、负荷频率控制的基本原理以及在线强化学习在其中的应用方法。

随着可再生能源的快速发展，风力发电在电力系统中的比重不断增加，但其出力的波动性和不确定性给电网的稳定运行带来了挑战。传统的负荷频率控制方法难以满足风电接入后对系统动态响应和稳定性提出的更高要求。因此，研究一种能够适应风电系统变化的自适应控制策略显得尤为重要。

本文提出了一种基于在线强化学习的自适应负荷频率控制方法。通过引入在线强化学习算法，系统能够在运行过程中不断学习和优化控制策略，从而实现对风电系统频率的高效调节。这种方法不仅提高了控制精度，还增强了系统应对突发情况的能力。

文章详细介绍了在线强化学习的基本原理及其在负荷频率控制中的具体应用。同时，通过对不同场景下的仿真测试，验证了所提方法的有效性和优越性。实验结果表明，该方法在提升系统稳定性、降低频率偏差方面表现优异。

此外，本文还讨论了在线强化学习在风电系统中的实际应用前景，并指出了未来可能的研究方向。无论是对于电力系统的研究者还是工程技术人员，这篇文章都具有重要的参考价值。