考虑强化学习熵正则化的多元灵活性资源频率协同控制方法OA

针对高比例可再生能源并网引发的电力系统频率失稳问题,提出一种融合统一建模与改进深度强化学习的频率控制方法。首先,通过提取电动汽车及储能的共性动态特性,构建表征调频能力的统一模型,解决异构资源参数差异导致的建模难题;其次,构建AGC(自动发电控制)信号协同控制机制,实现多资源动态权重分配与状态自适应响应;然后,设计熵正则化双延迟DDPG(深度确定性策略梯度)算法,利用动态熵项增强探索能力,通过双延迟网络抑制价值函数高估;最后,通过仿真验证所提方法的有效性。仿真结果表明,所提方法在频率控制效果与收敛效率方面均显著优于传统方法,可为高比例新能源电力系统的安全稳定运行提供方案参考。