微网储能侧DC-DC变换器的强化学习自抗扰控制策略
简介：直流微电网电压稳定性研究是新型电力系统面临的关键问题.针对微电网系统中直流母线电压波动大和抗干扰能力弱等缺陷,该文提出一种由 Q-learning算法赋能的DC-DC变换器自抗扰控制策略.通过引入线性扩张状态观测器,实现对模型内部摄动与外部扰动量的精确估计与补偿,利用Q-learning 算法实现控制策略参数自适应优化,从而更高效地维持输出电压稳定.基于理论分析,推导范数意义下的Q-learning算法收敛性,并运用Lyapunov理论判据证明线性自抗扰的稳定性.最后,通过仿真对比该文提出的控制策略、线性自抗扰控制与双闭环PI控制在不同工况下的结果,充分验证该策略在提升 DC-DC 变换器抗扰能力和鲁棒水平的高效性与优越性.展开
关键词：微电网DC-DC变换器自抗扰控制Q-learning算法Lyapunov判据
资助基金：国家自然科学基金;天津市研究生科研创新实践项目
在线出版日期：2025-04-08 （网站首发日期）
