一种永磁直驱型风电机组的深度强化学习控制方法

本发明一种永磁直驱型风电机组的深度强化学习控制方法，属风电领域。采用深度强化学习TD3算法，设计转速跟踪控制器：根据永磁同步风力发电机的环境状态构建基于TD3算法的智能体，环境状态包括发电机转速及其参考值、定子电流、定子电压、定子电感、定子电阻、永磁体转子磁链、定子绕组温度、风速及其变化率，设计奖励函数，确定风速和发电机训练条件，对智能体进行训练，将训练好的智能体模型移植入机侧变流器的主控芯片，建立实际转速跟踪控制系统，实现转速跟踪控制。本发明可有效应对风速波动及发电机自身参数变化对风电机组控制的影响，实现永磁同步风力发电机的快速稳定安全控制。

《一种永磁直驱型风电机组的深度强化学习控制方法》是一发明专利，专利号为 2024107719781，当前法律状态为已售，由曲阜师范大学提出申请，发明人为张维钰;蔡彬;杜昱成;邱雅兰;张帅;褚晓广，申请日期为2024-06-15，公开（公告）日期为2025-03-07，国际专利分类号（IPC）为 H02P 21/00 (2016.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：风力发电、电力、深度强化学习控制算法。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明一种永磁直驱型风电机组的深度强化学习控制方法，属风电领域。采用深度强化学习TD3算法，设计转速跟踪控制器：根据永磁同步风力发电机的环境状态构建基于TD3算法的智能体，环境状态包括发电机转速及其参考值、定子电流、定子电压、定子电感、定子电阻、永磁体转子磁链、定子绕组温度、风速及其变化率，设计奖励函数，确定风速和发电机训练条件，对智能体进行训练，将训练好的智能体模型移植入机侧变流器的主控芯片，建立实际转速跟踪控制系统，实现转速跟踪控制。本发明可有效应对风速波动及发电机自身参数变化对风电机组控制的影响，实现永磁同步风力发电机的快速稳定安全控制。

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