Deep reinforcement learning tuned type-3 fuzzy PID controller: AC microgrid case study

Der Artikel stellt einen bahnbrechenden Ansatz vor, um die Leistung von Fuzzy-PID-Controllern in AC-Microgrid-Systemen durch tiefgreifendes Verstärkungslernen zu verbessern. Der vorgeschlagene Typ-3-Fuzzy-PID-Controller, der mit einem tiefen deterministischen Politikgradienten (DDPG) RL ausgestattet ist, zeigt eine außergewöhnliche Anpassungsfähigkeit an Systemunsicherheiten und Nichtlinearitäten. Die Studie unterstreicht die Überlegenheit des RL-gesteuerten Controllers gegenüber herkömmlichen Methoden und zeigt seine Fähigkeit, ein hohes Maß an Unsicherheit und Messgeräusch effektiver zu handhaben. Der Artikel präsentiert umfangreiche Simulationsergebnisse, vergleicht den vorgeschlagenen Controller mit anderen modernen Methoden und demonstriert seine robuste Leistungsfähigkeit unter verschiedenen Betriebsbedingungen. Die innovative Kombination aus Typ-3-Fuzzy-Logik und DDPG RL setzt einen neuen Standard für die Gestaltung von Steuerungssystemen und bietet eine vielversprechende Lösung für die Echtzeit-Frequenzregelung in AC-Mikronetzen.