基于Q学习的微网二次频率在线自适应控制

发布时间：2018-05-17 14:39

  本文选题：微网(微电网) + Q学习　； 参考：《电力系统自动化》2015年20期

【摘要】：由于包含微源的多样性及运行模式的多样性,微网的二次频率控制面临着系统参数不确定性的挑战。文中提出了在多代理(Agent)分层混合控制模型中嵌入一种基于Q学习的智能算法。首先,动态预测出微网系统实时二次调频功率缺额值。其次,同时考虑微网运行经济性和环境效益,并采用模糊化方法和粒子群优化算法实现二次调度功率的分配。最后,在C++Builder环境下搭建了包括不同微源的本地层Agent和具有不同控制功能的中央层Agent的微网混合能量管理仿真平台,结果证明了所提出的基于Q学习的微网二次频率自适应控制器可以自适应微网系统结构及其参数的动态变化,实现微网二次调频的智能控制。
[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.
【作者单位】： 安徽省新能源利用与节能重点实验室合肥工业大学;广东易事特电源股份有限公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219708) 国家自然科学基金资助项目(51077033) 高等学校博士学科点专项科研基金(博导)资助项目(201301111110005) 广东省引进创新团队项目(2011N015)~~
【分类号】：TM921.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1901768