基于小波包分解-概率模糊集特定策略下马尔可夫决策过程的微电网公共耦合点功率优化控制

发布时间：2018-06-17 14:44

  本文选题：微电网 + 公共耦合点　； 参考：《电工技术学报》2017年22期

【摘要】：并网运行下微电网内功率波动将通过公共耦合点(PCC)由大电网承担。为抑制不同时间尺度下的功率波动,使微电网通过PCC友好并网,基于马尔科夫决策过程(MDP)建立了反应微电网PCC不同时间尺度下交换功率大小和波动性的熵值回馈函数,以网内混合储能中超级电容器当前荷电状态(SOC)组成状态集合,决策过程通过策略迭代求解最优策略及其对应的最优熵值函数。在策略迭代中,提出一种以小波包分解-概率模糊理论为基础的特定策略集,作为当前状态到各分布式电源行动集合的映射。最后通过算例计算分析,验证了所提方法的正确性和有效性。
[Abstract]:In grid-connected operation, power fluctuation in microgrid will be carried out by large power grid through common coupling point (PCC). In order to restrain the power fluctuation at different time scales and make the microgrid connect to the grid through PCC, based on Markov decision process (MDP), the entropy feedback function of switching power and fluctuation at different time scales of PCC is established. The state set is composed of the current charged state of supercapacitors (SOC) in the hybrid energy storage network. The decision process iterates to solve the optimal strategy and its corresponding optimal entropy function. In policy iteration, a special policy set based on wavelet packet decomposition-probabilistic fuzzy theory is proposed as a mapping from the current state to the action sets of each distributed power supply. Finally, the correctness and validity of the proposed method are verified by an example.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;
【分类号】：TM727

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本文编号：2031405