关键词:
飞轮储能
电磁耦合器
强化学习
矢量控制
PID控制
摘要:
本工作对基于电磁耦合器的惯量飞轮系统进行了研究,首先介绍了惯量飞轮系统的拓扑结构、原理,并说明了采用电磁耦合器的优势,然后对惯量飞轮系统进行数学建模。由于传统的定参数PID控制方式在系统有功指令突变的时候,输出功率会发生较大的波动,因此本工作提出了一种基于强化学习的变参数PID有功控制策略。在该控制策略中,PID参数是通过无模型参考的强化学习算法训练的神经网络RLAgent得到的,神经网络的输入量是有功功率的偏差、有功功率的微分、转速、转速的微分,输出量是P、I、D三个参数,当系统状态发生变化的时候,PID参数也会随之改变。为了验证该控制策略的可行性与控制性能的优势,在MATLAB/Simulink仿真平台上对该控制策略进行了与传统的定参数PID控制方式的对比验证,仿真结果表明,变参数PID控制策略中的P、I参数在系统收到有功功率调节指令时都有明显的变化,导致输出转矩的参考值发生了改变,从而使得系统功率输出的超调量和波动更小,动态响应性能更好。