本文選題：微網(wǎng)(微電網(wǎng)) + Q學(xué)習(xí)��； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2015年20期

【摘要】：由于包含微源的多樣性及運行模式的多樣性,微網(wǎng)的二次頻率控制面臨著系統(tǒng)參數(shù)不確定性的挑戰(zhàn)。文中提出了在多代理(Agent)分層混合控制模型中嵌入一種基于Q學(xué)習(xí)的智能算法。首先,動態(tài)預(yù)測出微網(wǎng)系統(tǒng)實時二次調(diào)頻功率缺額值。其次,同時考慮微網(wǎng)運行經(jīng)濟性和環(huán)境效益,并采用模糊化方法和粒子群優(yōu)化算法實現(xiàn)二次調(diào)度功率的分配。最后,在C++Builder環(huán)境下搭建了包括不同微源的本地層Agent和具有不同控制功能的中央層Agent的微網(wǎng)混合能量管理仿真平臺,結(jié)果證明了所提出的基于Q學(xué)習(xí)的微網(wǎng)二次頻率自適應(yīng)控制器可以自適應(yīng)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其參數(shù)的動態(tài)變化,實現(xiàn)微網(wǎng)二次調(diào)頻的智能控制。
[Abstract]:Because of the diversity of microsource and operation mode, the secondary frequency control of microgrid is facing the challenge of system parameter uncertainty. In this paper, an intelligent algorithm based on Q learning is proposed to embed a hierarchical hybrid control model of multi-agent. Firstly, the real-time QFM power gap of the microgrid system is dynamically predicted. Secondly, considering the economic and environmental benefits of microgrid operation, the fuzzification method and particle swarm optimization (PSO) algorithm are used to realize the allocation of secondary scheduling power. Finally, a microgrid hybrid energy management simulation platform including local layer Agent with different microsources and central layer Agent with different control functions is built in C Builder environment. The results show that the proposed adaptive controller based on Q learning can adapt to the dynamic changes of the structure and parameters of the microgrid system and realize the intelligent control of the quadratic frequency modulation of the microgrid.
【作者單位】： 安徽省新能源利用與節(jié)能重點實驗室合肥工業(yè)大學(xué);廣東易事特電源股份有限公司;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2009CB219708) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51077033) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(博導(dǎo))資助項目(201301111110005) 廣東省引進創(chuàng)新團隊項目(2011N015)~~
【分類號】：TM921.5

【參考文獻】

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本文編號：1901768