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公开(公告)号:CN107045655A
公开(公告)日:2017-08-15
申请号:CN201611117291.8
申请日:2016-12-07
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多智能体随机一致博弈和虚拟发电部落的狼群部落策略,包括步骤:S1、确定状态离散集S;S2、确定联合动作离散集A;S3、在每个控制周期开始时,采集各个电网的实时运行数据,所述实时运行数据包括频率偏差△f和功率偏差,计算各个区域控制误差ACEi(k)的瞬时值与控制性能标准CPSi(k)的瞬时值;S4、在当前状态S,某区域电网i获得一个短期的奖励函数信号Ri(k);S5、通过计算与估计获得值函数误差pk、δk;S6、通过函数求取最优目标值函数及策略。该方法结合了多智能系统博弈论(MAS‑SG)和同构体的多智能体系统协同一致(MAS‑CC)两个框架,解决了虚拟发电部落的协调优化的问题,具有改善闭环系统系统、提高新能源利用率、减少碳排放、快速收敛性等优点。
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公开(公告)号:CN106372366A
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201610866538.X
申请日:2016-09-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于狼爬山算法的智能发电控制方法,包括以下步骤:确定状态离散集S;确定联合动作离散集A;在每个控制周期开始时,采集各个电网的实时运行数据:频率偏差△f和功率偏差△P,计算各个区域控制误差ACEi(k)的瞬时值与控制性能标准CPSi(k)的瞬时值;确定当前状态S,再由当前状态S以及奖励函数获取某区域电网i的一个短期奖励函数信号Ri(k);通过计算与估计获得值函数误差pk、δk;通过函数求取最优目标值函数及策略;对所有区域电网j执行相应操作;返回步骤3。本发明能够在控制过程中获得最优平均策略,闭环系统性能优异,可以解决新能源电源接入所带来的互联复杂电力系统环境下自动发电协调控制问题,与已有智能算法相比具有更高的学习能力及快速收敛速。
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