计及频率响应延时的构网型变流器惯量参数数据驱动估计方法OA北大核心CSTPCD

大量可再生能源并网引起电力系统惯量水平降低,变流器的虚拟惯性控制技术有效提高了系统频率稳定性。在此背景下,评估变流器的惯量参数对于了解电力系统频率调节潜力有重大意义。然而,考虑到频率响应特性的差异,现有的应用于同步发电机的惯量估计方法不适用于基于数字控制的虚拟惯性。为了解决这一问题,文中提出了一种基于深度强化学习的非侵入式构网型变流器惯量参数在线估计方法。首先,分析了构网型变流器的频率响应原理和延时特性并进行了测试;随后,在深度强化学习框架下设计串联-并联辨识结构,采用近端策略优化方法建立考虑频率响应延时的演员网络和评论家网络,进而估计构网型变流器的惯量参数。最后,采用数值仿真和硬件在环实验验证了所提方法的有效性和精确性。