【摘 要】
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在单相并网逆变器的运行过程中,由于直流电源和电网交流负荷的扰动以及系统参数不确定性问题的存在,会降低逆变器的控制性能。例如在实际的工程应用中,逆变器系统的电路参数不可以完全测量,而且系统参数会由于功率器件老化等原因偏离其额定值,因此,根据已知参数设计的控制器难以保证控制效果。本文在单相并网逆变器控制设计中引入强化学习思想,利用强化Q学习方法来设计不依赖于系统参数的控制器,使系统控制性能始终保持良好
【基金项目】
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国家自然科学基金（项目批准号:61573154）“多路并网光伏发电系统荷—网—源随机网络建模与自主协调监控方法研究”
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在单相并网逆变器的运行过程中,由于直流电源和电网交流负荷的扰动以及系统参数不确定性问题的存在,会降低逆变器的控制性能。例如在实际的工程应用中,逆变器系统的电路参数不可以完全测量,而且系统参数会由于功率器件老化等原因偏离其额定值,因此,根据已知参数设计的控制器难以保证控制效果。本文在单相并网逆变器控制设计中引入强化学习思想,利用强化Q学习方法来设计不依赖于系统参数的控制器,使系统控制性能始终保持良好。基于此,本文研究工作主要包括:1)根据单相并网逆变器电流跟踪控制模型,采用谐振控制器实现了零稳态误差的电流跟踪,在此基础上,选择电流跟踪误差和控制量的二次型性能指标,采用H∞跟踪控制方法在已知系统参数的条件下设计最优控制器,建立带折扣因子的博弈代数黎卡提方程（GARE）,求解方程得到H∞跟踪控制律,通过数值仿真实验,验证了该控制律的有效性。2)采用强化Q学习方法实现单相并网逆变器自适应优化的状态反馈电流跟踪控制器。基于强化Q学习的理论框架,在状态反馈条件下选择H∞跟踪控制的性能指标函数作为Q学习控制中的Q函数,采集系统状态构建Bellman方程,由该方程的解实现对控制律的迭代更新,并收敛到已知系统参数条件下的GARE对应的最优控制律。强化Q学习控制算法可以实现系统参数未知条件下的H∞跟踪控制,通过逆变器系统状态反馈仿真实验,验证了该控制算法的有效性。3)采用强化Q学习方法实现单相并网逆变器自适应优化的输出反馈电流跟踪控制器。利用单相并网逆变器控制系统的输入和输出数据以及参考电流数据,采用状态重构方法估计系统的当前状态,得到输出反馈条件下的Q函数和Bellman方程,通过对控制策略的迭代更新,实现了最优控制律的迭代学习。输出反馈Q学习算法克服了状态反馈需要测量单相并网逆变器所有控制状态量的缺陷,降低了系统的复杂度,更加符合工程实际应用。最后,采用逆变器系统输出反馈模拟仿真和电路实验,验证了该控制算法的有效性。
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