-
公开(公告)号：CN115718478A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211466562.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC深度强化学习的SVG参数优化辨识方法，包括以下步骤：步骤一，建立与SVG实测曲线运行环境相同的SVG接入单机无穷大系统的等值数学模型；步骤二，利用扰动法计算各参数的无功功率轨迹灵敏度、电压轨迹灵敏度以及电流轨迹灵敏度并进行筛选；步骤三，建立基于BPA的SAC的环境；步骤四，搭建SAC智能体；步骤五，开始SVG参数辨识训练，得到最终辨识结果。本发明采用上述基于SAC深度强化学习的SVG参数优化辨识方法，用SAC模型来辨识SVG控制器参数，耗费时间少，而且也能保证参数预测结果的准确度，提高了辨识效率。
Search Results
1
records
(took 0.028 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
