طراحی پایدارساز PSS3B بر اساس الگوریتم KH و Q-learning برای میراسازی نوسانات فرکانس پایین سیستم قدرت تک ماشینه

هدف از این مقاله استفاده از روش یادگیری تقویتی به منظور تولید سیگنال مکمل برای بهبود عملکرد پایدارساز سیستم قدرت است. یادگیری تقویتی یکی از شاخه های مهم یادگیری ماشین در مبحث هوش مصنوعی بوده و روش کلی حل مسائل فرایند تصمیم گیری مارکو (MDP) است. در این مقاله یک روش کنترلی مبتنی بر یادگیری تقویتی به نامQ-learning ارایه و به منظور بهبود عملکرد پایدار ساز سیستم قدرت سه باند (PSS3B) در یک سیستم قدرت تک ماشینه مورد استفاده قرار گرفته است. بدین منظور ابتدا پارامترهای پایدار ساز سیستم قدرت سه باند تحت نقاط مختلف بهره برداری با بهینه سازی تابع هدف مبتنی بر مقادیر ویژه توسط الگوریتم بهینه سازی جدید KH تنظیم شده و سپس توسط الگوریتم یادگیری تقویتی ارایه شده بر اساس روش Q-learning به صورت بلادرنگ کارایی آن بهبود می یابد. از ویژگی اساسی پایدارساز پیشنهادی مبتنی بر یادگیری تقویتی سادگی و عدم وابستگی آن به مدل سیستم و تغییرات نقاط کار بهره برداری است. برای ارزیابی کارایی پایدار ساز سیستم قدرت سه باند مبتنی بر یادگیری تقویتی پیشنهادی نتایج آن با پایدار ساز سیستم قدرت معمولی و پایدار ساز سیستم قدرت سه باند طراحی شده با الگوریتم KH تحت نقاط کار مختلف با هم مقایسه می شود. نتایج شبیه سازی بر اساس شاخص های عملکردی نشان می دهد که پایدار ساز سیستم قدرت پیشنهاد شده در این مقاله عملکرد بهتری نسبت به دو روش دیگر از لحاظ کاهش زمان نشست و میرا نمودن نوسانات فرکانس پایین دارد.