論文の概要: An Intelligent Control Strategy for buck DC-DC Converter via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04542v1
• Date: Tue, 11 Aug 2020 06:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 12:40:58.318544
• Title: An Intelligent Control Strategy for buck DC-DC Converter via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるbuck dc-dcコンバータのインテリジェント制御戦略
• Authors: Chenggang Cui, Nan Yan, Chuanlin Zhang
• Abstract要約: 定電力負荷(CPL)を有するバックDC-DCコンバータの革新的な知的制御戦略を初めて構築する。 DC-DCコンバータでは、マルコフ決定プロセス(MDP)モデルとディープQネットワーク(DQN)アルゴリズムが定義される。 エージェント-環境相互作用を調整するために,モデルフリーの深層強化学習(DRL)制御戦略を適切に設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As a typical switching power supply, the DC-DC converter has been widely applied in DC microgrid. Due to the variation of renewable energy generation, research and design of DC-DC converter control algorithm with outstanding dynamic characteristics has significant theoretical and practical application value. To mitigate the bus voltage stability issue in DC microgrid, an innovative intelligent control strategy for buck DC-DC converter with constant power loads (CPLs) via deep reinforcement learning algorithm is constructed for the first time. In this article, a Markov Decision Process (MDP) model and the deep Q network (DQN) algorithm are defined for DC-DC converter. A model-free based deep reinforcement learning (DRL) control strategy is appropriately designed to adjust the agent-environment interaction through the rewards/penalties mechanism towards achieving converge to nominal voltage. The agent makes approximate decisions by extracting the high-dimensional feature of complex power systems without any prior knowledge. Eventually, the simulation comparison results demonstrate that the proposed controller has stronger self-learning and self-optimization capabilities under the different scenarios.
• Abstract（参考訳）: 典型的なスイッチング電源として、DC-DCコンバータは直流マイクログリッドに広く応用されている。 再生可能エネルギーの変動により, 優れた動的特性を有するDC-DCコンバータ制御アルゴリズムの研究と設計は, 理論的, 実用的価値に有益である。 直流マイクログリッドにおけるバス電圧安定性の問題を軽減するため,直流-DCコンバータの深部強化学習アルゴリズムによる定電力負荷(CPL)による知的制御戦略を初めて構築した。 本稿では,DC-DCコンバータに対して,マルコフ決定プロセス(MDP)モデルとディープQネットワーク(DQN)アルゴリズムを定義する。 モデルフリーの深部強化学習(DRL)制御戦略は、名目電圧への収束を達成するための報酬/報酬機構を介してエージェント環境相互作用を調整するために適切に設計されている。 エージェントは、先行知識のない複雑な電力系統の高次元特徴を抽出して近似決定を行う。 シミュレーション比較の結果,提案するコントローラは,異なるシナリオにおいて,より強力な自己学習能力と自己最適化能力を有することが示された。

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