基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿

张子健; 杨博; 李鸿彪; 郜登科; 陆海

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0068

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基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿

更新时间：2025-12-18

- 基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿
- Vol. 49, Issue 8, Pages: 3354-3361(2025)
- 作者机构：
  
  1. 昆明理工大学电力工程学院
  2. 上海科梁信息科技股份有限公司
  3. 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0068
  CLC： M913
- Published：2025
- 稿件说明：
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张子健, 杨博, 李鸿彪, et al. 基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿[J]. 2025, 49(8): 3354-3361.
DOI：

张子健, 杨博, 李鸿彪, et al. 基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿[J]. 2025, 49(8): 3354-3361. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0068.

摘要

针对温差发电系统在非均匀温度条件下的输出功率下降问题，提出了一种基于双Q学习的温差发电系统电压动态补偿方法。通过引入双Q学习机制和自适应探索率与学习率设计，有效降低了传统Q学习算法因Q值高估导致效率下降的问题，同时结合启发式动作策略提升了搜索效率，使算法能够更准确地找到最优电压补偿方案。在10×15模型的仿真中，双Q学习算法在对角线、外部、内部及随机4种温差分布条件下，分别实现了43.00、62.29、47.59和58.89W的功率提升，相比初始功率提升了8.11%～15.79%。在15×15模型中，双Q学习算法在上述4种条件下分别提升了59.97、48.69、59.18和73.22W，功率提升幅度达6.26%～11.38%。所有仿真均通过MATLAB/Simulink及SimuNPS软件实现。仿真结果表明，该方法在多种温差条件下显著提高了发电效率，且优于其他对比算法及动态重构方法。

Abstract

关键词

Keywords

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