本發明公開了一種基于PPO算法的數據模型混合驅動風電場建模方法,包括以下步驟:S1、收集風電場在經受擾動后的量測數據;S2、構建風電場等值機模型,運用微分方程來描述風電場在經受擾動后的暫態過程,依據微分方程組構建等值機模型;S3、參數初值設置與靈敏度分析,對雙饋風機的電機參數和控制參數進行軌跡靈敏度分析;S4、基于PPO強化學習算法的參數辨識。本發明融合了機理模型建模和參數辨識的方法,建立的等值機模型具有明確的物理意義,同時無需預先知道每臺風機的準確參數,顯著降低了數據獲取的難度,并且運用深度強化學習算法代替原有的粒子群算法,提高了參數辨識的效率。
聲明:
“基于PPO算法的數據模型混合驅動風電場建模方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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