基于协同一致性迁移Q学习算法的虚拟发电部落AGC功率动态分配

被引：58

作者：

张孝顺

李清

余涛

陈柏熹

机构：

[1] 广东省绿色能源技术重点实验室(华南理工大学)

来源：

中国电机工程学报 | 2017年 / 37卷 / 05期

关键词：

一致性迁移Q学习; 虚拟发电部落; 自动发电控制; 功率动态分配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信]; TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

为适应智能电网分散自治的发展趋势,文中在虚拟发电部落控制框架下,提出了一致性迁移Q学习的AGC功率动态分配方法。通过构建两层的功率分配模式,有效解决了机组规模较大导致的"维数灾难"问题。在每个部落与其相邻部落进行值函数矩阵的交互一致性计算后,部落领导者能自组织地协同各个部落的发电功率,从而达到"分散自治,集中协调"的效果。在引入迁移学习后,算法能有效地利用历史优化信息进行快速的功率动态分配优化,以满足AGC的控制时间尺度要求。广东电网模型仿真表明:与集中式分配算法相比,文中所提算法能有效解决复杂大规模电网AGC功率动态分配的分散式优化问题,在减少AGC机组调节费用的同时,可以提高区域电网的控制性能标准。

引用

页码：1455 / 1467

页数：13

共 14 条

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