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电力系统稳定器(PSS)是用来产生能抑制低频电力系统振荡的励磁系统辅助控制信号,具备自学习和参数在线整定能力是未来智能电网PSS控制器的一个发展趋势.提出一种基于多步回溯Q(λ)学习的新颖电力系统稳定器设计方法.利用多步回溯Q(λ)控制器代替整个传统PSS作为励磁附加控制,并与传统PSS和Q学习控制器进行比较.仿真研究显示,引入基于多步回溯Q(λ)学习的PSS控制后显著增强了整个系统的鲁棒性,有效提高了系统抑制低频电力系统振荡的能力,较好地解决了Q学习控制器收敛速度慢的问题. 相似文献
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首先分析了电力温度监控系统现状,然后根据RFID电力温度监控系统设计过程中的软件和硬件系统,详细研究了系统运行结果,希望能够为相关专业提供可以参考的理论依据。 相似文献
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电力系统稳定器(PSS)是用来产生能抑制低频电力系统振荡的励磁系统辅助控制信号,具备自学习和参数在线整定能力是未来智能电网PSS控制器的一个发展趋势。提出一种基于多步回溯Q(λ)学习的新颖电力系统稳定器设计方法。利用多步回溯Q(λ)控制器代替整个传统PSS作为励磁附加控制,并与传统PSS和Q学习控制器进行比较。仿真研究显示,引入基于多步回溯Q(λ)学习的PSS控制后显著增强了整个系统的鲁棒性,有效提高了系统抑制低频电力系统振荡的能力,较好地解决了Q学习控制器收敛速度慢的问题。 相似文献
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强化学习理论是人工智能领域中机器学习方法的一个重要分支,也是马尔可夫决策过程的一类重要方法.所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大.强化学习理论及其应用研究近年来日益受到国际机器学习和智能控制学术界的重视.系统地介绍了强化学习的基本思想和算法,综述了目前强化学习在安全稳定控制、自动发电控制、电压无功控制及电力市场等方面应用研究的主要成果与方法,并探讨了该课题在电力系统运行控制中的巨大潜力,以及与经典控制、神经网络、模糊理论和多Agent系统等智能控制技术的相互结合问题,最后对强化学习在电力科学领域的应用前景作出了展望. 相似文献
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强化学习理论是人工智能领域中机器学习方法的一个重要分支,也是马尔可夫决策过程的一类重要方法。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。强化学习理论及其应用研究近年来日益受到国际机器学习和智能控制学术界的重视。系统地介绍了强化学习的基本思想和算法,综述了目前强化学习在安全稳定控制、自动发电控制、电压无功控制及电力市场等方面应用研究的主要成果与方法,并探讨了该课题在电力系统运行控制中的巨大潜力,以及与经典控制、神经网络、模糊理论和多Agent系统等智能控制技术的相互结合问题,最后对强化学习在电力科学领域的应用前景作出了展望。 相似文献
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变电站备自投装置的优化配置对于一个地区电网的供电可靠性的提高作用显著。以韶关电网墨江片一起停电事故为例,应用BPA暂态稳定分析程序,分析了事故前后电网的运行特点及失电原因,研究了提高变电站供电可靠性的优化方案,针对该站的特殊情况设计备自投装置的动作逻辑和控制策略。动态仿真分析结果显示,所提方案使电网在同样事故条件,在不同运行方式下均能有效快速恢复片区供电,电压及频率恢复稳定至正常运行范围内,提高了电网的供电可靠性,方案可行。 相似文献
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变电站备自投装置的优化配置对于一个地区电网的供电可靠性的提高作用显著.以韶关电网墨江片一起停电事故为例,应用BPA暂态稳定分析程序,分析了事故前后电网的运行特点及失电原因,研究了提高变电站供电可靠性的优化方案,针对该站的特殊情况设计备自投装置的动作逻辑和控制策略.动态仿真分析结果显示,所提方案使电网在同样事故条件,在不同运行方式下均能有效快速恢复片区供电,电压及频率恢复稳定至正常运行范围内,提高了电网的供电可靠性,方案可行. 相似文献
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