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1.功能介绍

交直流混合微电网是将交流微电网与直流微电网通过互联变换器（Interlinking Converter, ILC）耦合而成的系统架构，能够有效整合风力发电、光伏发电、储能系统及多种类型负荷。在该系统中，可再生能源出力的随机波动和负荷的不确定性变化统称为"源荷扰动"，会导致系统功率不平衡，进而引起频率偏差。若频率偏差超出允许范围，将严重影响电能质量甚至导致系统失稳。

     传统的负荷频率控制（Load Frequency Control, LFC）方法主要包括PID控制、模型预测控制等，这些方法高度依赖精确的系统数学模型。然而，交直流微电网具有多源异构、拓扑多变、参数时变等特征，建立精确模型十分困难。同时，传统方法对随机性源荷扰动的自适应能力不足，控制效果难以达到预期。针对上述问题，本文提出基于Q学习（Q-Learning）的交直流微电网负荷频率控制方法。Q学习是一种无模型（Model-Free）的强化学习算法，智能体通过与环境交互获取经验，逐步学习最优控制策略，无需预先建立精确的系统模型，且能够自适应地应对源荷扰动，具有显著的工程应用价值。

2.使用版本

matlab2024b

3.本作品包含内容

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4.仿真测试效果截图