Deep Reinforcement Learning-Based Adaptive Coordination of DC Reactor Fault Current Limiters for Protection of Hybrid AC/DC Microgrids with High Renewable Penetration
यह शोध पत्र हाइब्रिड AC/DC माइक्रोग्रिड्स में इम्पीडेंस (impedance) और स्विचिंग अनुक्रमों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए DC रिएक्टर फॉल्ट करंट लिमिटर्स हेतु एक डीप क्यू-नेटवर्क (Deep Q-Network) आधारित अनुकूलन ढांचा प्रस्तावित करता है, जो उच्च नवीकरणीय ऊर्जा पैठ के तहत फॉल्ट करंट में कमी, वोल्टेज बहाली और सुरक्षा चयनशीलता के मामले में पारंपरिक स्थिर रणनीतियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।