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[發(fā)明專利]基于虛擬狼群策略的分層分布式智能發(fā)電控制方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201711349509.7 申請日: 2017-12-15
公開(公告)號: CN108092307A 公開(公告)日: 2018-05-29
發(fā)明(設計)人: 席磊;柳浪;陳建鋒;李玉丹;余璐 申請(專利權)人: 三峽大學
主分類號: H02J3/38 分類號: H02J3/38;H02J3/46
代理公司: 宜昌市三峽專利事務所 42103 代理人: 吳思高
地址: 443002*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 區(qū)域電網(wǎng) 分層分布式 發(fā)電控制 機組 電網(wǎng) 更新 虛擬 矩陣 實時運行數(shù)據(jù) 輸出總功率 應用一致性 多智能體 功率偏差 函數(shù)表格 函數(shù)信號 混合策略 計算區(qū)域 決策空間 目標函數(shù) 輸出區(qū)域 隨機擾動 智能 變化率 算法 新能源 采集 參考 獎勵 資格 決策 聯(lián)合 學習
【權利要求書】:

1.基于虛擬狼群策略的分層分布式智能發(fā)電控制方法,其特征在于包括以下步驟:

步驟1、確定狀態(tài)離散集S;

步驟2、確定聯(lián)合動作離散集A;

步驟3、在每個控制周期開始時,采集各個電網(wǎng)的實時運行數(shù)據(jù),所述實時運行數(shù)據(jù)包括頻率偏差Δf和功率偏差ΔP,計算各個區(qū)域控制誤差ACEi(k)的瞬時值與控制性能標準CPSi(k)的瞬時值,根據(jù)混合策略集合π(sk,ak)選擇搜索動作ak

步驟4、在當前狀態(tài)s,某區(qū)域電網(wǎng)i獲得一個短期的獎勵函數(shù)信號Ri(k);

步驟5、對所有區(qū)域電網(wǎng),更新所有狀態(tài)-動作(s,a)對應的Q函數(shù)表格和資格跡e(sk,ak);

步驟6、更新當前狀態(tài)s下的混合策略合策略π(sk,ak);

步驟7、選擇變學習率δ;

步驟8、根據(jù)函數(shù)更新決策變化率Δ(sk,ak)和決策空間斜率值Δ2(sk,ak);

步驟9、輸出總功率參考值△P∑i,應用一致性算法;

步驟10、根據(jù)AGC的目標函數(shù),計算區(qū)域電網(wǎng)i中機組u的調節(jié)功率△Piu

步驟11、如果沒有越過機組功率約束,執(zhí)行步驟13;

步驟12、更新一致性變量ψi和計算區(qū)域電網(wǎng)i中機組u的調節(jié)功率△Piu

步驟13、計算功率偏差△Perror-i

步驟14、如果不滿足|△Perror-i|<εi,執(zhí)行步驟9;

步驟15、輸出區(qū)域電網(wǎng)i中機組u的調節(jié)功率△Piu

步驟16、令k=k+1,并返回步驟3。

2.根據(jù)權利要求1所述基于虛擬狼群策略的分層分布式智能發(fā)電控制方法,其特征在于:所述步驟1的狀態(tài)離散集S,通過控制性能標準CPS和區(qū)域控制誤差ACE值的劃分來確定。

3.根據(jù)權利要求1所述基于虛擬狼群策略的分層分布式智能發(fā)電控制方法,其特征在于:所述步驟2的聯(lián)合動作離散集A的表達式為:

A=A1×A2×…×Aj×…×An,

其中,Ai為智能體i的輸出離散動作集,n為智能體個數(shù)。

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