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互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法
引用本文:余涛,王宇名,刘前进.互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法[J].中国电机工程学报,2010(7).
作者姓名:余涛  王宇名  刘前进
作者单位:华南理工大学电力学院;
基金项目:国家自然科学基金项目(50807016); 广东省自然科学基金项目(9151064101000049)~~
摘    要: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。

关 键 词:Q–学习  随机最优  离散时间马尔可夫决策过程  控制性能标准  自动发电控制  

Q-learning-based Dynamic Optimal Allocation Algorithm for CPS Order of Interconnected Power Grids
YU Tao,WANG Yu-ming,LIU Qian-jin.Q-learning-based Dynamic Optimal Allocation Algorithm for CPS Order of Interconnected Power Grids[J].Proceedings of the CSEE,2010(7).
Authors:YU Tao  WANG Yu-ming  LIU Qian-jin
Affiliation:YU Tao,WANG Yu-ming,LIU Qian-jin (College of Electric Power,South China of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong Province,China)
Abstract:
Keywords:Q-learning  stochastic optimization  discrete time Markov decision process  control performance standard  automatic generation control  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
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