本文關鍵詞：基于分層相關均衡強化學習的CPS指令優(yōu)化分配算法

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【摘要】：提出了一種應用在控制性能標準(CPS)下自動發(fā)電控制(AGC)指令(CPS指令)由調度端至各臺機組的動態(tài)分配過程的分層多智能體相關均衡(HCEQ)算法。根據(jù)機組調頻時延對其進行聚類分層,有效解決了CPS指令分配過程的維數(shù)災難問題。相比單智能體強化學習算法,HCEQ算法引入了均衡目標函數(shù)的求解,有效提高了算法尋優(yōu)速度。將功率偏差、水電裕度和調節(jié)成本目標以線性加權的方法轉化為算法獎勵函數(shù),研究了不同權值下CPS控制性能和調節(jié)成本的變化關系。南方電網模型仿真研究表明,HCEQ算法具有較快的收斂速度,在復雜隨機擾動的環(huán)境中能有效提高系統(tǒng)CPS考核合格率,并有效降低AGC調節(jié)成本。
【作者單位】： 華南理工大學電力學院;廣東電網公司韶關供電局;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2013CB228205) 國家自然科學基金資助項目(51177051,51477055) 中國南方電網規(guī)劃研究項目~~
【分類號】：TM61;TM921.5
【正文快照】： 0引言自北美電力可靠性委員會提出控制性能標準(CPS)[1]后,CPS考核合格率就成為評價自動發(fā)電控制(AGC)性能的重要指標[2-3]。然而,隨著越來越多的風電、光伏發(fā)電等可再生能源并入電網,傳統(tǒng)應用比例—積分(PI)控制結構[4-6]的AGC策略已難以滿足具有更強隨機性的大規(guī)模互聯(lián)電網

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本文編號：1246586