基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究

黄生生; 陈长青; 黄志亮; 李培强

doi:10.26963/j.psce.2026.08006

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基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究

智能电网 | 更新时间：2026-09-22

- 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究
- 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究
- 电网与清洁能源 2026年42卷第8期页码：45-55
- 作者机构：
  
  1. 智慧城市能源感知与边缘计算湖南省重点实验室(湖南城市学院机械与电气工程学院)
  2. 湖南大学电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目（52575282）;湖南省教育厅重点项目（25A0544）~~
- DOI：10.26963/j.psce.2026.08006
  中图分类号： TP18;TM341;TP273
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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黄生生, 陈长青, 黄志亮, 等. 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(8):45-55.

黄生生, 陈长青, 黄志亮, et al. 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究[J]. 2026, 42(8): 45-55.
黄生生, 陈长青, 黄志亮, 等. 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(8):45-55. DOI： 10.26963/j.psce.2026.08006.

黄生生, 陈长青, 黄志亮, et al. 基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究[J]. 2026, 42(8): 45-55. DOI： 10.26963/j.psce.2026.08006.

摘要

针对虚拟同步发电机固定参数控制难以平衡动态响应与稳定性，以及纯数据驱动算法存在过拟合、暂态功率越限的缺陷，提出物理驱动型深度确定性策略梯度参数动态解耦自适应控制方法。分析了惯量与阻尼对分阶段频率响应的影响规律，并嵌入物理阻尼边界约束。小信号建模与多场景仿真结果表明：该策略将连续内扰下频率均方根误差降低62.61%，可解耦暂态频率支撑与功率输出、防止有功越限；在模型失配时，依托训练完成的Actor网络自适应调节参数，无需在线辨识便可抑制低频振荡。

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基于深度强化学习的VSG参数动态解耦自适应控制策略研究

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DOI：10.26963/j.psce.2026.08006

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