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111.
PSO算法在互联电网CPS功率调节中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了电网中不同类型AGC机组在功率缺额下所应该承担的比例大小问题.采用标准PS0算法对CPS控制策略中AGC机组调节功率的分配进行机组种群优化.利用标准PSO算法,可以避免平均分配法较难得到最优解的缺陷,从而在经济性的条件下使CPS指标达到最优.通过算例进行仿真计算,证明了该算法的有效性. 相似文献
112.
对东莞市配电网的谐波问题进行了全面的普查,对东莞市8个镇,131个企业,247个配变,采用了便携式电能质量分析仪和在线长期监测相结合的方式,进行了实地监测。对监测数据进行统计分析后,得出了东莞配电网的谐波污染现状。结果表明,东莞配电网的谐波污染严重,超过33%的监测点的谐波电流含量超过10%,急需进行谐波治理。 相似文献
113.
提出了一种新颖的基于平均报酬模型的全过程R(λ)学习互联电力系统CPS最优控制方法。该方法与电网自动发电控制(AGC)追求较高的考核时间段内的10min平均控制性能标准(CPS)指标合格率的目标相吻合,且所提出的基于平均报酬模型的R(λ)学习算法与基于折扣报酬模型的Q(λ)学习算法相比,在线学习收敛速度更快,可获得更佳的CPS指标。此外,所提出的改进的R(λ)控制器具有全过程在线学习的特点,其预学习过程被一种新型的在线"模仿学习"所代替,克服了以往强化学习控制需要另外搭建仿真模型来进行预学习收敛的严重缺陷,提高了R(λ)控制器的学习效率及其在实际电力系统中的应用性。 相似文献
114.
提出了基于CPS统计特性的自适应自动发电控制(AGC)策略,对自适应控制系统结构和CPS/DCS控制器的设计均进行了阐述,重点阐述了可随电网结构、运行方式和实际需要变化的自适应CPS控制参数调节规律。该自适应AGC策略的设计完全面向NARI所提出的控制性能标准(CPS)控制规律,解决了NARI控制规律中参数自动整定问题,并可快速、简便地在电网公司现有的AGC系统上升级实现。借鉴引用了以经济性和指标性为主的优化控制方法。研究表明,该自适应AGC策略可在保证CPS考核合格率的同时有效减轻发电厂的调节压力。 相似文献
115.
针对多核处理器的体系结构和网络数据流在时间上的局部性特点,提出了一种基于多核处理器的分链动态适应算法。该算法通过对网络数据流进行类型分类并根据网络数据流的时间局部性对规则链进行动态优化,从而有效减少了多核处理器下L7-Filter对网络数据流的匹配次数,显著提升了规则匹配效率。仿真实验结果表明:在网络数据包个数相同条件下,所提算法在性能上约有7%的提高。随着网络数据包个数的增加,性能优越性更加明显。 相似文献
116.
基于Q学习的互联电网动态最优CPS控制 总被引:3,自引:1,他引:2
控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)系统是一个典型的不确定随机系统,应用基于马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)理论的Q学习算法可有效地实现控制策略的在线学习和动态优化决策。将CPS值作为包含AGC的电力系统“环境”所给的“奖励”,依靠Q值函数与CPS控制动作形成的闭环反馈结构进行交互式学习,学习目标为使CPS动作从环境中获得的长期积累奖励值最大。提出一种实用的半监督群体预学习方法,解决了Q学习控制器在预学习试错阶段的系统镇定和快速收敛问题。仿真研究表明,引入基于Q学习的CPS控制可显著增强整个AGC系统的鲁棒性和适应性,有效提高了CPS的考核合格率。 相似文献
117.
118.
电力变压器目前广泛采用的检修方式是定期检修,正确评估运行中变压器的可靠性水平是状态检修成功与否的关键,基于此,开发基于热点温度(Hot Spot Temperature,HST)的变压器寿命评估和优化检修模型,该模型中,以阿列纽斯的反应速率理论和威布尔分布为理论基础,描述变压器的老化过程,目的是为了求解变压器失效率λ,并通过指数形式的方程组来计算HST,即通过分别求解顶层油温相对于环境温度的温升,绕组HST相对于变压器顶部油温的增量和滞后的环境温度,从而得到绕组的HST(为前述三者之和)。同时基于该模型,开发基于Java语言和My SQL数据库的软件分析系统,该系统优化变压器检修流程,在软件系统中对热点区进行统计分析得到相应的诊断结果,同时提供了丰富的变压器检修分析模块及界面,可有效减少检修次数,提高变压器利用系数,提高设备的可靠性。 相似文献
119.
120.