本文選題：一致性遷移Q學習　切入點：虛擬發(fā)電部落　出處：《中國電機工程學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為適應(yīng)智能電網(wǎng)分散自治的發(fā)展趨勢,文中在虛擬發(fā)電部落控制框架下,提出了一致性遷移Q學習的AGC功率動態(tài)分配方法。通過構(gòu)建兩層的功率分配模式,有效解決了機組規(guī)模較大導致的"維數(shù)災難"問題。在每個部落與其相鄰部落進行值函數(shù)矩陣的交互一致性計算后,部落領(lǐng)導者能自組織地協(xié)同各個部落的發(fā)電功率,從而達到"分散自治,集中協(xié)調(diào)"的效果。在引入遷移學習后,算法能有效地利用歷史優(yōu)化信息進行快速的功率動態(tài)分配優(yōu)化,以滿足AGC的控制時間尺度要求。廣東電網(wǎng)模型仿真表明:與集中式分配算法相比,文中所提算法能有效解決復雜大規(guī)模電網(wǎng)AGC功率動態(tài)分配的分散式優(yōu)化問題,在減少AGC機組調(diào)節(jié)費用的同時,可以提高區(qū)域電網(wǎng)的控制性能標準。
[Abstract]:In order to adapt to the development trend of decentralized autonomy in smart grid, a dynamic AGC power allocation method based on uniform migration Q learning is proposed under the framework of virtual generation tribal control. The problem of "dimension disaster" caused by the larger unit size is solved effectively. After each tribe and its neighboring tribes have the interactive consistency calculation of the value function matrix, the tribal leaders can organize themselves to cooperate with the generation power of each tribe. Thus, the effect of "decentralized autonomy, centralized coordination" can be achieved. After introducing transfer learning, the algorithm can effectively use historical optimization information to optimize power dynamic allocation rapidly. In order to meet the control time scale requirements of AGC, the simulation results of Guangdong power network model show that compared with centralized allocation algorithm, the proposed algorithm can effectively solve the decentralized optimization problem of AGC power dynamic distribution in complex large-scale power grid. At the same time, it can improve the control performance standard of the regional power network while reducing the regulation cost of the AGC unit.
【作者單位】： 廣東省綠色能源技術(shù)重點實驗室(華南理工大學);
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB228205) 國家自然科學基金項目(51177051,51477055)~~
【分類號】：TM73;TM76

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本文編號：1562339