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国家自然科学基金(50807016)

作品数:22 被引量:192H指数:10
相关作者:余涛周斌甄卫国胡细兵刘前进更多>>
相关机构:华南理工大学广东电网公司香港理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 22篇中文期刊文章

领域

  • 21篇电气工程
  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 11篇发电
  • 10篇电网
  • 9篇自动发电
  • 9篇自动发电控制
  • 9篇发电控制
  • 7篇控制性能标准
  • 6篇联电
  • 6篇互联
  • 6篇互联电网
  • 6篇CPS
  • 4篇Q学习
  • 3篇电力
  • 3篇电力系统
  • 3篇最优控制
  • 2篇多步
  • 2篇多目标优化
  • 2篇学习算法
  • 2篇随机最优控制
  • 2篇气轮机
  • 2篇燃气轮机

机构

  • 22篇华南理工大学
  • 5篇广东电网公司
  • 2篇香港理工大学
  • 1篇贵州电网公司
  • 1篇广东省电力调...
  • 1篇安徽省电力公...

作者

  • 21篇余涛
  • 4篇甄卫国
  • 4篇周斌
  • 3篇胡细兵
  • 3篇刘前进
  • 3篇叶文加
  • 3篇童家鹏
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  • 2篇陈家荣
  • 2篇刘靖
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  • 1篇梁海华
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  • 1篇王宇名
  • 1篇皮显松

传媒

  • 8篇电力系统保护...
  • 4篇中国电机工程...
  • 2篇电力系统自动...
  • 2篇电工技术学报
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  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇华南理工大学...
  • 1篇电力自动化设...
  • 1篇电气试验

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 6篇2011
  • 6篇2010
  • 7篇2009
22 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于CPS标准的AGC变论域模糊松弛控制方法被引量:6
2009年
控制性能标准(CPS)考核水平的提高是以增加发电机控制指令的下发次数为代价的。如果自动发电控制(AGC)机组调节频繁,机组煤耗和机组磨损会显著增加,导致机组发电效益下降。为了在保证较高CPS考核水平的同时减少发电机控制指令的下发次数,并且提高系统的鲁棒性,文中结合实际电网提出了一种能够在线调节比例积分(PI)控制器参数的AGC变论域模糊松弛控制方法。仿真结果表明,即使电网结构参数发生变化或受到较大随机干扰时,被控系统仍具有快速的负荷适应性、良好的抗扰动能力和很强的鲁棒性,且能在保证CPS考核合格率的同时,明显减少控制命令的下发次数和机组的反调次数。
余涛于文俊李章文
关键词:自动发电控制变论域模糊CPS
基于Q学习的互联电网动态最优CPS控制被引量:36
2009年
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。
余涛周斌陈家荣
关键词:自动发电控制Q学习马尔可夫决策过程控制性能标准
互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法被引量:25
2010年
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。
余涛王宇名刘前进
关键词:Q-学习控制性能标准自动发电控制
基于多步回溯Q(λ)的PSS最优控制方法的研究被引量:4
2011年
电力系统稳定器(PSS)是用来产生能抑制低频电力系统振荡的励磁系统辅助控制信号,具备自学习和参数在线整定能力是未来智能电网PSS控制器的一个发展趋势。提出一种基于多步回溯Q(λ)学习的新颖电力系统稳定器设计方法。利用多步回溯Q(λ)控制器代替整个传统PSS作为励磁附加控制,并与传统PSS和Q学习控制器进行比较。仿真研究显示,引入基于多步回溯Q(λ)学习的PSS控制后显著增强了整个系统的鲁棒性,有效提高了系统抑制低频电力系统振荡的能力,较好地解决了Q学习控制器收敛速度慢的问题。
余涛甄卫国
关键词:Q学习
基于多步回溯Q(λ)学习的互联电网随机最优CPS控制被引量:13
2011年
针对非马尔可夫环境下火电占优的互联电网AGC控制策略,引入随机最优控制中Q(λ)学习的"后向估计"原理,可有效解决火电机组大时滞环节带来的延时回报问题。本文以CPS1/CPS2滚动平均值为状态输入,将CPS评价指标与松弛目标根据线性加权原则转化为MDP奖励函数,从长期的角度提出一种在线反馈学习结构的随机最优CPS控制。统计性仿真试验表明,所提CPS控制具有较强的适应性和动态性能,在保证CPS合格率基础上能有效减少调度端的平均发令次数和反调次数。同时,该策略提供了一种可通过修正松弛因子在线调整AGC系统的"松弛度",可降低发电成本及机组磨损,从而实现CPS松弛控制。
余涛周斌陈家荣
关键词:自动发电控制控制性能标准随机最优控制
地区电网广域备自投控制系统研制被引量:30
2011年
针对现行的常规备自投控制策略的不足,开发了基于EMS中高级应用软件系统的广域备自投控制决策方法,对全网所有变电站备自投的负荷联切定值进行实时整定计算。新研制的厂站端备自投装置接收来自远方主站端调度中心的控制定值,根据动作条件和控制定值自动切除相应的负荷馈线,并且通过软/硬压板灵活实现新型的"远方"和传统的"就地"备自投功能。经过严格现场测试和长时间的试运行,结果表明该新型广域备自投控制系统充分考虑了整个电网的安全稳定性约束,有效地提高了地区电网运行的安全性和供电可靠性。
余涛胡细兵黄炜胡海峰马秉伟
关键词:备自投广域控制EMS变电站
基于多步回溯Q(λ)学习算法的多目标最优潮流计算被引量:6
2010年
为了克服传统的最优化算法面对复杂、非线性描述的多目标最优潮流时无法满足电力系统实时调度运行的这一缺点,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的多步Q(λ)学习算法,该算法不依赖于对象模型,将最优潮流问题中的约束、动作和目标转换成算法中的状态、动作与奖励,通过不断的试错、回溯、迭代来动态寻找最优的动作.将该算法在多个IEEE标准算例中与其他算法进行比较,取得了良好的效果,验证了多步Q(λ)学习算法在处理多目标最优潮流问题时的可行性和有效性.
余涛胡细兵刘靖
关键词:电力系统最优潮流多目标优化
基于分布式多步回溯Q(λ)学习的复杂电网最优潮流算法被引量:11
2012年
针对传统最优潮流算法对复杂多目标函数的不适应性以及常规算法难以满足大规模电网计算实时性的要求,本文中提出一种新颖的基于复杂电网分区的最优潮流分布式Q(λ)学习算法,该算法无须对最优潮流数学模型进行辅助处理,不依赖于对象模型,其内部各Agent使用标准的多步Q(λ)算法独立承担各分区子系统的学习任务,通过统一协作从而形成整体意义上的最优,并在IEEE 118节点等标准算例中进行了验证,取得了良好的效果,为解决复杂电网多目标最优潮流问题提供了一种新的可行、有效的方法。
余涛刘靖胡细兵
关键词:最优潮流多目标优化分布式强化学习
基于实测数据的变压器节能效益精确测算方法及实例研究被引量:9
2010年
提出了一个基于长时间实测数据评估变压器节能效益的较精确的算法,可排除原有各类基于经验数据的估算型评估算法的不确定性,并利用Fluke435进行的24 h长时间连续测量的数据,将该方法实际应用于贵阳某大型能源化工企业的变压器,对其节能效益进行了准确评估,取得了较好的效果。
张禄亮余涛曾江李章文
关键词:KEYWORDS变压器节能化工
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被引量:13
2011年
单步Q学习在火电占优、机组时延较大的自动发电控制(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一项,形成多目标动态最优控制.两区域模型及南方电网模型仿真研究分析显示,Q(λ)算法在随机、大负荷扰动的复杂系统环境中有效提高系统控制性能标准(CPS)控制品质和适应性,并且在保证CPS合格率的前提下,使AGC调节费用下降超过5%.
余涛王宇名甄卫国叶文加刘前进
关键词:自动发电控制控制性能标准
共3页<123>
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