基于多智能体相关均衡算法的自动发电控制

发布时间：2018-10-24 07:04

【摘要】：提出了一种分散式多智能体均衡算法(decentralized correlated equilibrium Q(?),DCEQ(λ))以解决新能源接入所带来的强随机环境下的互联电网自动发电控制。该算法以相关均衡概率选择机制平衡利用与探索,是一种典型的试错寻优且与模型无关的智能算法。在综合考虑分散式多智能体均衡算法在自动发电控制(automatic generation control,AGC)系统设计适用性的基础上,改进了多智能体算法的奖励函数;以区域控制偏差(area control error,ACE)实时绝对值赋予公平系数的方法设计了均衡选择函数;在分析了3种常用资格迹算法特点的基础上,融入了SARSA(λ)资格迹以有效解决火电机组等大延时环节所带来的时间信度分配问题。IEEE标准两区域频率响应模型与南方电网模型仿真研究表明,所提出的DCEQ(λ)控制器相对于单智能体Q(λ)控制器具有更好的控制性能,在控制过程中能有效消除ACE与控制性能标准(control performance standard,CPS)中的实时毛刺,显著提高互联电力系统的稳定性与鲁棒性。
[Abstract]:A decentralized multi-agent equalization algorithm, (decentralized correlated equilibrium Q (?), DCEQ (位, is proposed to solve the problem of automatic generation control of interconnected power grid under strong stochastic environment brought by new energy access. This algorithm is a typical model independent intelligent algorithm which uses and explores the correlation equilibrium probability selection mechanism. On the basis of considering the applicability of decentralized multi-agent equalization algorithm in the design of automatic generation control (automatic generation control,AGC) system, the reward function of multi-agent algorithm is improved. The equalization selection function is designed by using the real time absolute value of the region control deviation (area control error,ACE) to assign fair coefficient, and on the basis of analyzing the characteristics of three common qualification trace algorithms, SARSA (位) qualification trace is incorporated to solve the problem of time reliability allocation brought by large delay links such as thermal power generation units. The simulation results of the IEEE standard two-region frequency response model and the Southern Power Grid model show that, The proposed DCEQ (位) controller has better control performance than the single agent Q (位) controller. It can effectively eliminate the real time burr in ACE and control performance standard (control performance standard,CPS, and improve the stability and robustness of interconnected power system.
【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】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050209) 国家自然科学基金项目(51177051) 中国南方电网科技项目资助~~
【分类号】：TM76

【参考文献】

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1 余涛;周斌;陈家荣;;基于多步回溯Q(λ)学习的互联电网随机最优CPS控制[J];电工技术学报;2011年06期

2 高宗和,滕贤亮,涂力群;互联电网AGC分层控制与CPS控制策略[J];电力系统自动化;2004年01期

3 伍永刚,王定一;基于遗传算法的梯级水电厂自动发电控制算法研究[J];电网技术;2000年03期

4 李滨;韦化;农蔚涛;李林峰;吴阿琴;阳育德;;基于现代内点理论的互联电网控制性能评价标准下的AGC控制策略[J];中国电机工程学报;2008年25期

5 余涛;周斌;陈家荣;;基于Q学习的互联电网动态最优CPS控制[J];中国电机工程学报;2009年19期

6 张丽英;叶廷路;辛耀中;韩丰;范高锋;;大规模风电接入电网的相关问题及措施[J];中国电机工程学报;2010年25期

7 卓峻峰;杨小煜;周京阳;李立新;尚学伟;王赞;;基于模糊预测控制的AGC自适应控制器设计[J];中国电机工程学报;2010年S1期

8 余涛;王宇名;叶文加;刘前进;;基于改进分层强化学习的CPS指令多目标动态优化分配算法[J];中国电机工程学报;2011年19期

9 司风琪;顾慧;叶亚兰;汪军;徐治皋;;基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配[J];中国电机工程学报;2011年26期

【共引文献】

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2 张瑞阳;李小军;宋莉;;南方电网2007年CPS参数调整分析与计算[J];东北电力大学学报(自然科学版);2008年02期

3 罗云霞,周慕逊,江振东,陈永宝;基于改进遗传算法的串联小水电群优化调度[J];水电自动化与大坝监测;2004年03期

4 余涛;周斌;陈家荣;;基于多步回溯Q(λ)学习的互联电网随机最优CPS控制[J];电工技术学报;2011年06期

5 余涛;刘靖;胡细兵;;基于分布式多步回溯Q(λ)学习的复杂电网最优潮流算法[J];电工技术学报;2012年04期

6 ;Achievements and Prospects of Wind Power Prediction[J];Electricity;2011年05期

7 林章岁;罗利群;;福建省风电出力特性及其对电网的影响分析[J];电力建设;2011年12期

8 孙伟卿;王承民;张焰;;智能电网中的柔性负荷[J];电力需求侧管理;2012年03期

9 徐武祥;CPS标准在云南电网AGC中的应用[J];电力系统自动化;2005年17期

10 高宗和,滕贤亮,张小白;互联电网CPS标准下的自动发电控制策略[J];电力系统自动化;2005年19期

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1 白晓清;韦化;陈英杰;黄锋;;电动汽车与智能电网双向互动的动态经济调度[A];第十四届中国科协年会第19分会场：电动汽车充放电技术研讨会论文集[C];2012年

2 梅亚东;;水库调度研究的若干进展[A];水电站梯级调度及自动控制技术研讨会论文集[C];2008年

3 伍永刚;;水电厂AGC策略与技术实现[A];中国水力发电工程学会信息化专委会2008年学术交流会论文集[C];2008年

4 顾慧;郭振宇;刘伟;司风琪;徐治皋;;禁忌粒子群算法在热电联产负荷经济分配和短期发电计划中的应用[A];2012电站自动化信息化学术和技术交流会议论文集[C];2012年

5 姚骏;刘奥林;李清;陈知前;杜红彪;;飞轮辅助永磁直驱风电系统不对称电网故障穿越控制[A];2013年中国电机工程学会年会论文集[C];2013年

6 宋晓芳;周玲;薛峰;;多源并存系统外送工况下的暂态稳定控制[A];2013年中国电机工程学会年会论文集[C];2013年

7 Zhou Min;Zhang Lei;Zhao Xu Sen;;The Research for Doubly Salient Generator Voltage Regulator based on TMS320F240[A];第30届全国化学与物理电源学术年会论文集[C];2013年

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2 刘道伟;广域环境下的电网静态稳定性能态势评估研究[D];山东大学;2011年

3 易仕敏;电力市场和节能调度环境下电力系统调度与安全问题的研究[D];华南理工大学;2011年

4 杨勇;节能发电调度模式下梯级电站优化调度研究[D];西南交通大学;2010年

5 李红梅;智能优化方法在电力系统调频中的应用研究[D];上海交通大学;2011年

6 徐一帆;天基海洋移动目标监视的联合调度问题研究[D];国防科学技术大学;2011年

7 游进军;水资源系统模拟理论与实践[D];中国水利水电科学研究院;2005年

8 宋梅萍;结合围捕问题的合作多智能体强化学习研究[D];哈尔滨工程大学;2005年

9 沈晶;分层强化学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

10 向馗;复杂系统的模式发现[D];浙江大学;2006年

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4 文丽;互联电网分级调频模式研究[D];华南理工大学;2011年

5 甄卫国;基于强化学习的PSS最优控制策略的研究[D];华南理工大学;2011年

6 袁野;基于强化学习算法的互联电网AGC随机最优控制[D];华南理工大学;2011年

7 胡细兵;基于强化学习算法的最优潮流研究[D];华南理工大学;2011年

8 杨海珊;基于人工神经网络的风电系统建模及其应用研究[D];天津理工大学;2011年

9 问虎龙;风电系统电压稳定性的多参数静分岔研究[D];天津理工大学;2011年

10 吴耀华;大规模风电场接入对电网电压的影响分析[D];华北电力大学;2011年

【二级参考文献】

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1 刘梦欣;王杰;陈陈;;电力系统频率控制理论与发展[J];电工技术学报;2007年11期

2 徐琰,朱翠兰,曾伟民;华中电网AGC分层控制模式的探讨[J];电力系统自动化;2000年22期

3 高宗和;自动发电控制算法的几点改进[J];电力系统自动化;2001年22期

4 高宗和,滕贤亮,涂力群;互联电网AGC分层控制与CPS控制策略[J];电力系统自动化;2004年01期

5 高宗和,滕贤亮,张小白;互联电网CPS标准下的自动发电控制策略[J];电力系统自动化;2005年19期

6 李红梅;严正;;具有先验知识的Q学习算法在AGC中的应用[J];电力系统自动化;2008年23期

7 李滨;韦化;农蔚涛;崔长江;阳育德;;互联电网CPS下AGC控制参数的优化[J];电力系统自动化;2009年18期

8 朱敏,王定一;电力系统中梯级水电站实时优化运行控制新算法[J];电力系统自动化;1997年04期

9 周京阳,于尔铿;能量管理系统(EMS) 第5讲 自动发电控制[J];电力系统自动化;1997年05期

10 左浩,陈昆薇,洪潮,孔峰;机组负荷最优分配的改进遗传算法[J];电力系统及其自动化学报;2001年02期

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1 张志刚;游义刚;;Repast竞价策略模型在电力市场教学中的研究[J];中国电力教育;2011年12期

2 孙晟;王世进;奚立峰;;基于强化学习的模式驱动调度系统研究[J];计算机集成制造系统;2007年09期

3 余涛;周斌;;基于强化学习的互联电网CPS自校正控制[J];电力系统保护与控制;2009年10期

4 余涛;周斌;甄卫国;;强化学习理论在电力系统中的应用及展望[J];电力系统保护与控制;2009年14期

5 汪德星,杨立兵;自动发电控制(AGC)技术在华东电力系统中的应用[J];华东电力;2005年01期

6 陈超;何光宇;刘敦楠;;基于CPS标准的辅助分析系统研究[J];上海电力学院学报;2008年01期

7 余涛;陈亮;蔡广林;;基于CPS统计信息自学习机理的AGC自适应控制[J];中国电机工程学报;2008年10期

8 张瑞阳;李小军;宋莉;;南方电网2007年CPS参数调整分析与计算[J];东北电力大学学报(自然科学版);2008年02期

9 贾德香;程浩忠;熊虎岗;范宏;陈明;马鸿杰;;考虑控制性能标准的AGC机组经济补偿研究[J];中国电机工程学报;2007年31期

10 李作丽;;基于CPS标准的自动发电控制的探讨[J];英才高职论坛;2007年01期

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1 敬斌;田野;;Robocup中的传球策略[A];2005中国机器人大赛论文集[C];2005年

2 徐宏雷;郑伟;智勇;;水电厂自动发电控制技术在我国的应用[A];水电站机电技术研讨会论文集[C];2010年

3 张伟;李建更;张家旺;;多智能体强化学习在机器人足球比赛中的应用[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

4 方宝富;王浩;姚宏亮;杨静;周晋;;Q学习在机器人足球中的应用[A];2004中国机器人足球比赛暨学术研讨会论文集[C];2004年

5 叶道年;陈卫东;;机器人团队协作的强化学习[A];2004中国机器人足球比赛暨学术研讨会论文集[C];2004年

6 张家旺;韩光胜;张伟;;基于ASPL模型的多智能体强化学习在RoboCup中的应用[A];2005中国机器人大赛论文集[C];2005年

7 王建平;田世佑;叶伟;;智能体建模方法研究[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年

8 周玉洁;刘世林;文劲宇;;飞轮储能辅助的含风电电力系统自动发电控制[A];第十三届中国科协年会第15分会场-大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C];2011年

9 迟妍;谭跃进;;基于知识表示的作战智能体模型描述研究[A];Well-off Society Strategies and Systems Engineering--Proceedings of the 13th Annual Conference of System Engineering Society of China[C];2004年

10 赵涛;;自动发电控制(AGC)在黄河水电公司梯级电站间的应用[A];水电站梯级调度及自动控制技术研讨会论文集[C];2008年

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1 孙佳宇;强化学习教育 增强服务意识[N];人民公安报;2009年

2 王良豪 记者 刘伟 龙先华;通过创新工作取得活动效果[N];六盘水日报;2008年

3 首席记者 朱丽华;强化学习 落实责任 确保取得实效[N];盘锦日报;2009年

4 书分;解放区审计局强化学习抓作风[N];焦作日报;2006年

5 记者 刘琰;强化学习 增强本领 扎实工作[N];周口日报;2009年

6 谭育才;强化学习 克己奉公[N];赤峰日报;2008年

7 章斌、特约记者夏吉龙;8710部队 破解难题强化学习教育效果[N];人民武警;2010年

8 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年

9 通讯员 马全有;强化学习 搞好服务 解放思想[N];甘肃法制报;2007年

10 李北川;强化学习 找准问题 着力整改[N];凉山日报(汉);2007年

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1 仲宇;分布式强化学习理论及在多机器人中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2003年

2 金钊;加速强化学习方法研究[D];云南大学;2010年

3 张峰;正倒向系统相关的偏微分方程与随机最优控制问题[D];山东大学;2009年

4 戴朝晖;基于混合抽象机制的多智能体系统动态分层强化学习算法研究[D];中南大学;2012年

5 徐明亮;强化学习及其应用研究[D];江南大学;2010年

6 陈学松;强化学习及其在机器人系统中的应用研究[D];广东工业大学;2011年

7 李红梅;智能优化方法在电力系统调频中的应用研究[D];上海交通大学;2011年

8 冯驹;拟哈密顿系统非线性随机最优控制的若干问题研究[D];浙江大学;2011年

9 罗银淼;基于随机平均法的非线性系统随机响应与最优控制的试验和应用研究[D];浙江大学;2011年

10 王维峰;随机最优控制问题必要条件及其相关问题的研究[D];华中科技大学;2013年

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1 汪向利;基于多Agent的生产计划与调度系统研究与开发[D];浙江工业大学;2006年

2 钱征;基于强化学习的倒立摆控制研究[D];北京工业大学;2005年

3 肖莉;强化学习及其在协同虚拟环境导航知识中的应用研究[D];湖南师范大学;2009年

4 胡子婴;基于智能体系统的Q-学习算法的研究与改进[D];哈尔滨理工大学;2007年

5 张驰;基于ROBOCUP的多智能体系统设计与实现[D];北京工业大学;2004年

6 梅昊;群体机器人系统协同适应性研究[D];吉林大学;2007年

7 郭叶军;机器人足球仿真比赛中多智能体系统的构建[D];浙江大学;2004年

8 尹晓虎;多Agent协同的强化学习方法研究[D];国防科学技术大学;2003年

9 李玲;虚拟驾驶模型与环境自适应技术的研究[D];沈阳工业大学;2009年

10 尹香花;基于强化学习的多机器人行为式队形控制策略研究[D];吉林大学;2009年

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本文编号：2290665