互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法

控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网调度端的自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(简称CPS指令)到各类型AGC机组的动态优化分配是随机最优问题。将CPS指令分配的连续控制过程离散化,并可将其看作是一个离散时间马尔可夫决策过程,提出应用基于Q–学习的动态控制方法。根据优化目标的差异,设计不同的奖励函数,并将其引入到算法当中,有效结合水、火电机组的调节特性,并考虑水电机组的调节裕度,提高AGC系统调节能力。遗传算法和工程实用方法在标准两区域模型及南方电网模型的仿真研究显示,Q–学习有效提高了系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率。     

基于改进分层强化学习的CPS指令多目标动态优化分配算法

应用经典强化学习方法的控制性能标准(control performance standard,CPS)下自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(CPS指令)由调度端至电网各台机组的分配过程不可避免出现维数灾难问题。提出应用分层强化学习的方法,将全网机组按调频时延做初次分类,CPS指令逐层分配形成任务分层结构。在分层Q学习算法层与层之间引入一个时变协调因子,改进的分层Q学习算法有效提高原算法收敛速度。奖励函数中设计不同的权值线性组合,展示保守及乐观控制下系统CPS控制水平和调节成本的变化关系。南方电网统计性仿真分析表明,改进分层Q学习算法较分层Q学习算法平均收敛时间缩短47％,在复杂随机扰动的环境中改进算法能有效提高系统CPS考核合格率,并降低调节成本约5％。     

佛山电网220kV雷岗变电站10kV母线电压超标问题的研究

针对佛山电网220kV雷岗变电站10kV母线电压超标的问题,详细分析了该地区10kV直供大用户安装的并联电容补充装置、配电网无功功率补偿、电缆较普通架空线路呈现较强的容性等因素对电压超标的影响。同时,借助电力系统计算分析软件建立该地区的仿真模型,以轻负荷运行为研究对象,考虑10kV母线侧投入感性无功功率补偿情况,在仿真计算后分析出感性无功功率补偿方案,较好地解决了该地区电压超标的问题。     

基于配网主站平台的图模变化量多版本机制研究

配网网络结构复杂、设备繁多,图模变化频率高,导致配电自动化运维的图模管理工作存在一定的困难。针对当前配电自动化系统图模维护和管理的方式,本文提出一种基于精细变化量的图模多版本分层订阅机制。通过源端唯一的配电网设备异动管理,分层次订阅数据、拓扑结构的变化量,采用数据库多版本管理机制构建设备数据结构。通过快速构建设备间的层次结构和拓扑结构,按版本对配网图模进行对比和更新,全面提升配电自动化系统图模的正确性,提高配网图模的维护效率,保证了基于配电网模型开展研究分析的应用需求。     

基于多步回溯Q学习的自动发电控制指令动态优化分配算法

单步Q学习在火电占优、机组时延较大的A动发电控制(AGC)功率指令动态优化分配中的应用表现出收敛速度慢等不足而影响最优策略的获取.具有多步预见能力的多步回溯Q学习(Q(λ))显式利用资格迹进行高效回溯操作,能够有效解决火电机组大时滞环节带来的延时回报问题,算法平均收敛时间较Q学习缩短50%以上.算法奖励函数引入调节费用...