面向综合能源系统的多区域AC协调控制策略

发布时间：2021-06-21 23:34

　　为解决综合能源系统背景下电网面临的不断加重的随机扰动问题,从自动发电控制角度提出一种基于actor-critic结构的多网络激励深度强化学习方法（multiple incentive actor-critic,MIAC）,作为自动发电控制的控制策略。考虑控制过程中的优化目标决策,通过AC策略的激励式启发更新机制,提高策略挖掘质量和经验探索效率,同时采用一种相对最小化Q值函数价值的更新方式以降低寻优偏差,引导策略目标趋向探索和利用的均衡,进而获取自动发电控制的最优协同控制。通过对改进的IEEE标准两区域电力系统模型和综合能源系统模型进行仿真,结果表明,所提MIAC策略具有良好的动态控制性能和迁移泛化能力,能实现对复杂电网强扰动环境的快速适应和稳定优化,能有效解决综合能源系统背景下的随机扰动问题。 

【文章来源】：中国电机工程学报. 2020,40(19)北大核心EICSCD

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

可知5种算法的CPS1AVE-10-min最小值分别是198.56%、191.12%、187.58%、186.74%、


本文编号：3241646