近日，我校电力188金宝搏2019级硕士研究生吴亦乐论文“Double-layer Q-learning based adaptive power control method for multi-parallel PCSs in ESS”被国际一流期刊《现代电力系统与清洁能源学报（英文）》录用，这是我校该专业研究生以第一作者身份首次在该刊发表论文。

随着风电等间歇性能源的大规模应用，能源电力系统迫切需要大容量储能以平衡“发输配用”各环节中的功率缺额。大容量储能电站往往需要并列运行多台变流器，然而囿于新能源出力特性，大部分时间段内并网功率远低于额定功率，如何在多台变流器中合理分配功率决定了储能系统的总效率。该篇论文针对储能变流器系统在功率宽幅波动时综合效率较低的问题，提出了一种储能系统多变流器双层Q学习自适应功率分配方法，简化了功率分配系数选择，避免了经典强化学习存在的重复动作问题；对于n个并联变流器，将外层动作空间设置为n+1功率分配模式，内层采用actor神经网络获得关键功率区间内功率分配的最优动作策略。与PSO、GA等智能算法相比，该方法可获得更接近的全局最优控制分配策略；相对经典强化学习算法，所提出的双层QL控制方法大幅减少了预学习所需的迭代次数，以更小的时间代价获得了最优策略。此外更重要的是，并行变流器台数的增加对所提出控制方法的收敛性影响甚小。

“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”目标的提出，是党和国家基于中华民族永续发展和推动构建人类命运共同体的责任担当而作出的重大战略决策。电力188金宝搏瞄准重大需求、凝练学科特色，以“需求牵引、突破瓶颈”为原则开展高层次人才培养与科技创新。在“双碳”背景下，论文成果将对我国蓬勃发展的储能产业和工程应用起到一定的创新推动作用。论文得到了电力188金宝搏葛乐，我校兼职教授国网江苏省电科院袁晓冬、王明深，国网连云港供电公司伏祥运的指导。相关研究工作得到了国家自然科学基金、国家电网公司科技项目和江苏省研究生创新训练项目的资助。

《现代电力系统与清洁能源学报（英文）》（Journal of Modern Power Systems and Clean Energy）是电力能源领域中国大陆主办的第一本SCI、Ei双收录英文期刊，电力能源领域唯一入选中国科技期刊卓越行动计划“重点期刊”，并入选首批中国科协能源电力类T1期刊目录（最高级，具备或接近国际一流期刊水平），目前是中科院2区期刊。