基于PPO算法的数据模型混合驱动风电场建模方法
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基于PPO算法的数据模型混合驱动风电场建模方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于PPO算法的数据模型混合驱动风电场建模方法,包括以下步骤:S1、收集风电场在经受扰动后的量测数据;S2、构建风电场等值机模型,运用微分方程来描述风电场在经受扰动后的暂态过程,依据微分方程组构建等值机模型;S3、参数初值设置与灵敏度分析,对双馈风机的电机参数和控制参数进行轨迹灵敏度分析;S4、基于PPO强化学习算法的参数辨识。本发明融合了机理模型建模和参数辨识的方法,建立的等值机模型具有明确的物理意义,同时无需预先知道每台风机的准确参数,显著降低了数据获取的难度,并且运用深度强化学习算法代替原有的粒子群算法,提高了参数辨识的效率。
本发明公开了一种基于PPO算法的数据模型混合驱动风电场建模方法,包括以下步骤:S1、收集风电场在经受扰动后的量测数据;S2、构建风电场等值机模型,运用微分方程来描述风电场在经受扰动后的暂态过程,依据微分方程组构建等值机模型;S3、参数初值设置与灵敏度分析,对双馈风机的电机参数和控制参数进行轨迹灵敏度分析;S4、基于PPO强化学习算法的参数辨识。本发明融合了机理模型建模和参数辨识的方法,建立的等值机模型具有明确的物理意义,同时无需预先知道每台风机的准确参数,显著降低了数据获取的难度,并且运用深度强化学习算法代替原有的粒子群算法,提高了参数辨识的效率。
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标签:化学分析
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