风电系统低频振荡抑制
面向风电高渗透电力系统，基于深度强化学习在线生成阻尼控制器参数，无需人工整定，即可自适应抑制低频振荡。
Yincheng, Zhao · 胡维昊 · 张国洲 · Huang Q. · Chen, Zhe · Blaabjerg, Frede
International Journal of Electrical Power and Energy Systems 2023
利用深度强化学习智能体实时生成SVC附加阻尼控制器参数，使控制器能根据当前运行条件自动调整，无需人工介入。
采用广义回归神经网络（GRNN）等效表示整个电力系统，为强化学习训练提供高精度仿真环境，使智能体能学习有效的控制策略。
与其他优化方法相比，所提策略在时域和频域的低频振荡抑制方面均表现出更好的性能。