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摘要
本发明公开了基于数据驱动与物理模型驱动结合的电网调频控制方法。所述方法根据电网的历史调频样本确定电网的状态空间集S和控制动作集A,然后对状态空间集的元素进行聚类,聚类结果作为条件生成式对抗网络的样本标签,训练条件生成式对抗网络,生成与历史调频样本具有相似分布的新样本,将新样本对历史调频样本进行增强,引入多层感知器MLP建立映射模型,使用Q学习控制器控制电网调频的物理模型,将映射模型的调度决策结果作为物理模型的初值,输出电网调频策略的最优解即在某一时刻的电网频率偏差与其对应的功率调节量并对电网进行调频。本发明引入生成式对抗网络进行数据增强,提高现有的基于模型驱动的电网调频策略初期迭代过程的效率。
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