基于双Qlearning强化学习的温差发电系统电压动态补偿算法matlab仿真

✨1.课题概述

📊2.系统仿真结果

✅3.核心程序或模型

🚀4.系统原理简介

[4.1 塞贝克效应与TEG电气模型](#4.1 塞贝克效应与TEG电气模型)

[4.2 电压补偿目标](#4.2 电压补偿目标)

[4.3 双Q学习算法](#4.3 双Q学习算法)

[4.4 启发式动作策略](#4.4 启发式动作策略)

[4.5 奖励函数设计](#4.5 奖励函数设计)

[4.6 状态空间与动作空间设计](#4.6 状态空间与动作空间设计)

💢5.完整工程文件

✨1.课题概述

温差发电系统（Thermoelectric Generation System, TEG）利用塞贝克效应将热能直接转化为电能，在工业余热回收、可穿戴设备供电以及航天器电源等领域具有广泛应用前景。然而，在实际工程应用中，温差发电系统常常面临热源温度波动、冷端散热条件变化以及非均匀温度分布等问题，导致输出电压产生剧烈波动，严重影响系统的供电质量和能量转换效率。传统的PID控制方法在面对温差发电系统这种高度非线性、时变参数的控制对象时，往往难以实现理想的电压补偿效果。基于模型的控制方法则受限于温差发电系统精确数学模型的建立难度。

针对上述挑战，强化学习作为一种无模型的自适应优化方法，能够通过与环境的交互学习最优控制策略，成为解决温差发电系统电压动态补偿问题的有力工具。然而，经典Q学习算法存在Q值过高估计的固有缺陷，会导致学习策略次优、补偿效率下降。为此，本文提出一种基于双Q学习（Double Q-Learning）的温差发电系统电压动态补偿方法，通过解耦动作选择与价值评估过程，有效抑制Q值高估现象，并结合自适应探索率、自适应学习率以及启发式动作策略，显著提升电压补偿的精度与收敛速度。

📊2.系统仿真结果

✅3.核心程序或模型

版本：Matlab2024b

%温差发电系统参数设置

TEG.N = 127;

TEG.alpha = 0.00022;

TEG.Rin = 3.5;

TEG.RL = 3.5;

TEG.Tc = 300;

TEG.Th0 = 500;

TEG.A1 = 30;

TEG.A2 = 15;

TEG.omega1 = 0.05;

TEG.omega2 = 0.2;

TEG.noise_std = 5;

deltaT_ref = TEG.Th0 - TEG.Tc;

Voc_ref = TEG.N * TEG.alpha * deltaT_ref;

V_ref = Voc_ref * TEG.RL / (TEG.Rin + TEG.RL);

fprintf('参考电压 V_ref = %.4f V\n', V_ref);

%状态空间与动作空间设计

Ne = 21;

e_min = -3.0; e_max = 3.0;

e_edges = linspace(e_min, e_max, Ne + 1);

Nde = 11;

de_min = -1.0; de_max = 1.0;

de_edges = linspace(de_min, de_max, Nde + 1);

num_states = Ne * Nde;

actions = [-0.5, -0.3, -0.2, -0.1, -0.05, -0.02, 0, ...

0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5];

num_actions = length(actions);

fprintf('状态数: %d, 动作数: %d\n', num_states, num_actions);

%双Q学习参数初始化

QA = zeros(num_states, num_actions);

QB = zeros(num_states, num_actions);

eps_max = 0.95; eps_min = 0.05; eps_decay = 0.005;

lr_max = 0.5; lr_min = 0.01; lr_decay = 0.003;

gamma = 0.95;

w1 = 1.0; w2 = 2.0; w3 = 0.3;

p_heuristic = 0.6;