基于马尔科夫转换场与深度确定性策略梯度算法的VSC-HVDC系统控制参数优化方法

朱介北; 黄闽杰; 俞露杰; 欧开健; 刘晓龙; 贾宏杰

doi:10.13334/j.0258-8013.pcsee.241873

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基于马尔科夫转换场与深度确定性策略梯度算法的VSC-HVDC系统控制参数优化方法

电力系统 | 更新时间：2026-10-12

- 基于马尔科夫转换场与深度确定性策略梯度算法的VSC-HVDC系统控制参数优化方法
- Optimization Method of Control Parameters for VSC-HVDC Systems Based on Markov Transition Field and Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm
- 中国电机工程学报 2026年46卷第5期页码：1821-1832
- 作者机构：
  
  1. 智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津市南开区,300072
  2. 南方电网科研院有限责任公司,广东省,广州市,510000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.241873
  中图分类号：
- 收稿：2026-03-05，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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朱介北, 黄闽杰, 俞露杰, 等. 基于马尔科夫转换场与深度确定性策略梯度算法的VSC-HVDC系统控制参数优化方法[J]. 中国电机工程学报, 2026,46(5):1821-1832.

ZHU Jiebei, HUANG Minjie, YU Lujie, et al. Optimization Method of Control Parameters for VSC-HVDC Systems Based on Markov Transition Field and Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm[J]. 2026, 46(5): 1821-1832.
朱介北, 黄闽杰, 俞露杰, 等. 基于马尔科夫转换场与深度确定性策略梯度算法的VSC-HVDC系统控制参数优化方法[J]. 中国电机工程学报, 2026,46(5):1821-1832. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241873.

ZHU Jiebei, HUANG Minjie, YU Lujie, et al. Optimization Method of Control Parameters for VSC-HVDC Systems Based on Markov Transition Field and Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm[J]. 2026, 46(5): 1821-1832. DOI： 10.13334/j.0258-8013.pcsee.241873.

摘要

针对柔性直流输电系统(voltage source converter based high voltage direct current transmission，VSC-HVDC)控制参数设计过程中存在的鲁棒性差、依赖已知电路参数、工程设计经验化等问题，提出一种基于马尔科夫转换场(Markov transition field，MTF)与深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient，DDPG)结合的鲁棒性强、不依赖电路参数特性以及可视化的VSC-HVDC控制参数优化设计方法。首先，采用马尔科夫转换场将电路功率、电压等一维时序波形数据转换为二维马尔科夫转换场域图像并使用马尔科夫转换场损失函数(Markov transition field loss，MTFL)判断二维转换域图的数据波动性；其次，将MTFL损失函数与DDPG算法相结合，综合利用MTFL损失函数对系统输出时序数据动态特性评价能力更强的优点和DDPG算法泛化性能优秀的特点，实现VSC-HVDC系统控制参数优化；最后，通过MATLAB模拟和实验结果验证该方法的有效性。

Abstract

To improve the robustness and reduce reliance on circuit parameters and engineering experience in control parameters design for voltage source converter-based high voltage direct current transmission (VSC-HVDC) systems

this paper proposes a robust

circuit-parameter-independent

and visualizable optimization method for VSC-HVDC control parameter design based on the combination of Markov transition field (MTF) and deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithms. Firstly

the Markov transition field is used to convert one-dimensional time series waveform data of circuit power and voltage into two-dimensional Markov transition field images

and the Markov transition field loss (MTFL) function is used to assess the volatility of the data in the two-dimensional transition domain. Secondly

by combining the MTFL function with the DDPG algorithm

the method takes advantage of the MTFL function’s strong ability to evaluate the dynamic characteristics of system output time series data and the excellent generalization performance of the DDPG algorithm

thereby enabling optimization of VSC-HVDC system control parameters. Finally

MATLAB simulations and experimental results validate the effectiveness of this method.

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