基于分层相关均衡强化学习的CPS指令优化分配算法

发布时间：2017-12-02 23:09

  本文关键词：基于分层相关均衡强化学习的CPS指令优化分配算法

  更多相关文章： 自动发电控制 多智能体系统 随机对策 强化学习

【摘要】：提出了一种应用在控制性能标准(CPS)下自动发电控制(AGC)指令(CPS指令)由调度端至各台机组的动态分配过程的分层多智能体相关均衡(HCEQ)算法。根据机组调频时延对其进行聚类分层,有效解决了CPS指令分配过程的维数灾难问题。相比单智能体强化学习算法,HCEQ算法引入了均衡目标函数的求解,有效提高了算法寻优速度。将功率偏差、水电裕度和调节成本目标以线性加权的方法转化为算法奖励函数,研究了不同权值下CPS控制性能和调节成本的变化关系。南方电网模型仿真研究表明,HCEQ算法具有较快的收敛速度,在复杂随机扰动的环境中能有效提高系统CPS考核合格率,并有效降低AGC调节成本。
【作者单位】： 华南理工大学电力学院;广东电网公司韶关供电局;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228205) 国家自然科学基金资助项目(51177051,51477055) 中国南方电网规划研究项目~~
【分类号】：TM61;TM921.5
【正文快照】： 0引言自北美电力可靠性委员会提出控制性能标准(CPS)[1]后,CPS考核合格率就成为评价自动发电控制(AGC)性能的重要指标[2-3]。然而,随着越来越多的风电、光伏发电等可再生能源并入电网,传统应用比例—积分(PI)控制结构[4-6]的AGC策略已难以满足具有更强随机性的大规模互联电网

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本文编号：1246586