基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法

为提高智能交通下多匝道协同控制能力,提出基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法.构建智能交通下路网均衡配置模型,采用分区块化网格划分方法实现多匝道协同参数解析和融合控制,结合车路协同参数调节的方法,构建多匝道协同控制目标函数,通过交通网络的流量参数分析,实现对多匝道协同规划和路径优化设计;采用车路协同技术实现对...     

智能配电网电压-功率灵敏度自动估计算法研究

目前智能配电网电压-功率灵敏度自动估计算法给出的幅值电压与实际电压值相差较大,导致线损值过高.为了解决上述问题,研究了 一种新的智能配电网电压-功率灵敏度自动估计算法.根据电机运转驱动原理,引出配电网电压-功率的电机转子偏移角度灵敏度指标,根据配电网的电压-功率转换时间差,作为配电网电压-功率灵敏度指标,判断配电网电压...     

面向企业战略的ERP自动协同决策一致性系统

首先,定义面向企业战略的ERP自动协同决策概念;其次,提出战略自动协同决策一致性模型,并构造由战略决策个体感知Agent、战略决策协同感知Agent、多库协同管理Agent及数据挖掘者Agent组成的多Agent系统结构;最后,用自主开发的ERP协同决策系统,举例说明自动一致性系统应用。     

多智能体一致性算法在孤岛微电网二次控制中的应用

当前孤岛微电网常采用分层控制结构实现系统的稳定、可靠、经济运行,其中第一层采用下垂控制.由于下垂控制会导致电压和频率偏离给定值,无法实现无功功率的合理分配,很多学者提出将多智能体一致性算法引入孤岛微电网的二次控制中,通过与相邻分布式电源的稀疏通信,可以有效解决集中控制所带来的通信网络结构复杂,计算难度大的问题.本文介绍了孤岛微电网的分层控制结构,搭建了下垂控制仿真模型,对多智能体一致性算法在孤岛微电网二次控制中的应用进行了详细阐述.分析孤岛微电网运行中的实际问题,介绍了孤岛微电网二次控制中基于多智能体的一致性算法在收敛速度、抗干扰控制、通信延迟以及事件触发控制四个方面的改进,并归纳了多智能体技术在孤岛微电网二次控制中的发展方向.     

牵制控制下的多智能体系统群一致性

本文研究了一类多智能体系统在牵制控制下的群一致性问题,提出了融合群内信息交互、群间信息交互和牵制控制器的一致性协议.对固定拓扑下的二群组智能体系统和切换拓扑下的多群组智能体系统,利用稳定性理论和图论分别给出了适用于任意拓扑结构的充要条件,使得智能体系统在所提协议和牵制控制器的联合作用下实现预期的群一致.针对拓扑图中含有生成树这一特例,分析了被施加牵制控制的智能体在结构中的具体位置.此外,对切换拓扑下进行非线性交互的多群组智能体系统,利用Lyapunov方法推导出一充分条件,得出只要对多智能体系统的一部分主体进行牵制控制,则所有智能体即可在所提协议和牵制控制器的作用下渐近收敛于各自的期望一致平衡点.最后,仿真例子验证了所提方法的有效性.     

事件触发控制下二阶多智能体的量化一致性

针对多智能体系统网络通信过程中信息需要量化的情况,研究了二阶多智能体系统在事件触发控制下的量化一致性。基于事件触发控制策略,提出一致性协议,并采用对数量化器对控制输入进行量化处理。利用Lyapunov稳定性理论,对系统进行一致性分析,得到了多智能体系统渐近趋于一致的充分条件。仿真结果说明了理论分析的有效性。     

互联电网自动发电控制功率分配的改进逼近于理想解的排序--Q多目标优化算法

本文提出了一种多目标决策与强化学习相结合的改进的逼近于理想解的排序(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS)-Q算法,有效解决了自动发电控制(automatic generation control,AGC)总功率指令分配到风电、水电、火电等各类AGC机组的动态随机多目标优化问题.算法采用3个不同的目标Q值矩阵进行迭代更新,然后利用改进TOPSIS方法对Q值矩阵进行多目标决策处理,客观地给出各目标的动态最优权重系数,从而得到各状态-动作对的综合评价判据.IEEE标准两区域模型仿真研究验证了改进TOPSIS-Q算法在AGC机组功率多目标动态优化分配过程应用的可行性和有效性,在复杂随机扰动的环境中提高系统CPS性能的同时,有效降低了AGC机组调节成本和碳排放.     

通信时延下多智能体系统的安全一致性控制

研究了离散时间多智能体系统存在通信时延条件下的安全一致性问题.本文的目标是设计一种一致性控制算法能够使得网络中各正常智能体抵御敌对智能体的攻击并实现最终状态一致.该算法仅利用个体的自身状态和相邻个体的时延信息作为控制输入,并根据控制器参数、拓扑属性和通信时延,获得了所提算法实现收敛的充要条件.最后,通过仿真实例对理论结果进行了验证.     

基于一致性算法的交直流混合微电网协同控制方法

当交直流混合微电网协同控制时,仅进行简单的一级控制,导致控制波动过高,控制效果较差,为此,本文提出基于一致性算法的交直流混合微电网协同控制方法。以交直流微电网的电压输入输出关系为基础,设计了协同控制变流器,通过该变流器,采用一致性算法对交直流混合微电网进行一级协同控制,结合下垂控制特点,构建下垂控制模型,实施二级协同控制,实现交直流混合微电网协同控制。实验结果表明,所提方法的控制波动较低,证明所提方法的控制效果较好。     

二阶多智能体系统采样控制的一致性

研究在固定拓扑和切换拓扑下,二阶多智能体系统通过采样控制的一致性问题。首先,对于固定拓扑,给出了二阶多智能体系统通过采样控制达到一致性的充要条件;其次,对于切换拓扑,在所有联合切换拓扑有生成树的前提下,建立基于控制参数和采样周期使二阶系统实现一致性的充分条件。最后,用数值仿真验证所给结论的有效性。     

智能配电网技术方案的应用设计

分析了能量流、信息流及业务流在传统配电网、数字配电网及智能配电网中的不同特征,提出了智能配电网的技术方案,给出了完善电网基础设施(即能量传输系统-配电网网架)、通信传输系统平台以及相关的智能配电终端的设计方法;构建了智能配电网调度系统、配电自动化系统、用电管理系统及其构成的调配一体化系统、配用一体化系统、调配用一体化系统的基本功能、基础应用和高级应用架构,并对各个环节的关键技术组成进行了探讨。     

Hierarchical dispatch using two-stage optimisation for electricity markets in smart grid

This paper proposes a hierarchical dispatch method for the electricity markets consisting of wholesale markets and retail markets. In the wholesale markets, the generators and the retailers decide the generation and the purchase according to the market-clearing price. In the retail markets, the retailers set the retail price to adjust the electricity consumption of the consumers. Due to the two-way communications in smart grid, the retailers can decide the electricity purchase from the wholesale markets based on the information on electricity usage of consumers in the retail markets. We establish the hierarchical dispatch model for the wholesale markets and the retail markets and develop distributed algorithms to search for the optimal generation, purchase, and consumption. Numerical results show the balance between the supply and demand, the profits of the retailers, and the convergence of the distributed algorithms.     

基于深度自适应动态规划的孤岛主动配电网发电控制与优化一体化算法

随着多种分布式新能源的并网,如风电与光伏发电、生物质能发电、储能与电动汽车等,传统情况下孤岛配电网的发电控制方法已很难达到高品质频率稳定控制的要求.为解决此问题,本文提出了一种新颖的深度自适应动态规划算法.该算法将自适应动态规划算法中的神经网络替换为机器学习领域中的深度神经网络,并在其中添加深度模型预测网络.所提算法能一次性完成传统模式下"发电控制算法+指令优化分配算法"共同完成的工作.最后,为验证深度自适应动态规划算法的鲁棒性,设计了多种配电网的仿真实验,即正常情况、"即插即用"启停机情况、通讯故障情况、全天扰动仿真情况、变拓扑结构的孤岛配网情况和变参数模型的仿真,设置的总仿真时长达25年.仿真结果验证了所设计的深度自适应动态规划算法有效性、可行性与强鲁棒性.     

基于多代理分散式控制的智能电网存储管理

在智能电网中,储能设备是实现智能电网的重要基础之一。因此,如何对储能设备进行有效的管理是必需解决的关键问题。提出了基于Agent技术的自适应学习ZIPML算法调整存储策略,同时考虑多代理学习,使得实际存储策略逐渐逼近最优存储策略。通过模拟实验验证了该自适应学习算法的有效性,电网高峰期的负荷得到有效降低,用户可以节省约6.1%的用电花费,发电所产生的CO2则可以减少6.4%。     

智能电网中两阶段网络切片资源分配技术

为满足网络切片在智能电网中的多样化需求,提出了一个在智能电网中基于云-边协同的切片资源分配模型.为优化网络切片分配,提出一种两阶段的切片分配模型:在第一阶段中,以用户体验最优为目标,建立了本地边缘网络的资源分配问题的优化模型,并采用拉格朗日乘子法对此最优问题进行了求解;在第二阶段中,首先将网络切片资源分配系统建模成Ma...     

Coordination and control for energy distribution in distributed grid networks: Theory and application to power dispatch problem

This paper presents a new framework considering decentralized energy coordination and generation, and flow control for supply–demand balance in distributed grid networks. Consensus schemes using only local information are employed to produce energy coordination, generation, and flow control signals. For the supply–demand balance, it is required to determine the amount of energy needed at each distributed resource. Also, due to the different generation capacities of each energy resource, coordination of energy flows among distributed energy resources is essentially required. Thus, this paper proposes a new framework which gives decentralized energy coordination scheme, generation, and flow control method considering these constraints based on distributed consensus algorithms. The proposed framework in this paper can be nicely utilized in energy dispatch or energy flow scheduling. Furthermore, it can be applied to various engineering problems including water irrigation systems, traffic networks, and building automation systems since it deals with attributed distribution and resource allocation in large scale distributed systems. Through illustrative examples, the effectiveness of the proposed approaches is illustrated. A possible application to power dispatch problem in the IEEE-14bus is also addressed for more detailed and realistic evaluation.     

Comparable investigation of backtracking search algorithm in automatic generation control for two area reheat interconnected thermal power system

This paper concentrates on the validation of metaheuristic algorithms like backtracking search optimization algorithm (BSA) and fruit fly optimization algorithm (FFA) for tuning a optimal PID controller for automatic generation control. For this purpose, a two area reheat interconnected thermal system with nonlinearities like generator rate constant (GRC), deadband and time delay are considered. The proposed work is implemented using MATLAB Simulink for various load conditions with objective functions for metaheuristic algorithms capturing signals from various positions of proposed model. The results obtained using two algorithms are compared and explored.