死拍DRL混合控制算法

稳态误差1%以内

用深度强化学习补偿非线性损耗与模型失配，死拍控制生成最优占空比，实现电压尖峰和稳定时间大幅降低。

Yanyu, Zhang · Pengpeng, Li · Zhang, Xibeng · 焦飞翔 · 王本斐 · 周屹 · Ukil, Abhisek

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

参数信息

稳态误差

≤1 %

母线电压尖峰降低比例

34.24–44.44 %

稳定时间降低比例

16.66–40.00 %

技术优势

稳态误差可控制在1%内

死拍控制基于深度强化学习补偿后的精确参考电流生成最优占空比，消除了由于非线性损耗和模型失配引起的稳态偏差。

电压尖峰最多降44%

与常规死拍控制相比，所提方法将母线电压尖峰降低34.24%–44.44%，减轻了对设备的冲击。

稳定时间最多缩40%

深度强化学习补偿扰动后，死拍控制实现快速动态响应，使稳定时间较常规方法缩短16.66%–40.00%。

应用场景

• 微电网：平衡微电网源荷功率波动，抑制母线电压尖峰，缩短稳定时间。
• 储能系统控制：替代常规死拍控制，补偿非线性损耗和模型失配，保持稳态误差在1%以内。
• 工业电源管理：为工业电源设备提供快速、低超调的控制算法，降低开关应力，提升电能质量。