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区域电网内多输电断面有功协同控制策略在线生成方法
被引量：
15
1
作者
刘阳
夏添
汪旸
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期204-210,共7页
以多个断面功率不越极限为控制目标、调整量最小为优化目标,基于直流潮流法的断面有功灵敏度建立求解多断面有功协同控制策略的非线性规划模型;为提高模型求解的可靠性和速度,引入辅助变量将该模型转化为线性规划模型;利用交流潮流法进...
以多个断面功率不越极限为控制目标、调整量最小为优化目标,基于直流潮流法的断面有功灵敏度建立求解多断面有功协同控制策略的非线性规划模型;为提高模型求解的可靠性和速度,引入辅助变量将该模型转化为线性规划模型;利用交流潮流法进行安全校核,以检验策略的有效性。从计算启动、建模求解及安全校核三方面设计闭环的在线滚动计算流程;提出适用于各种网络拓扑变化的节点电纳矩阵及其逆矩阵的滚动修正方法;采用可调元件有功调节限值修正策略剔除无效的调整措施。案例结果验证了所提方法的有效性;且每轮计算耗时在2 min以内,表明所提方法的计算速度满足实时调度要求。
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关键词
多输电断面
有功
协同控制
实时调度
有功
安全校正
非线性规划
线性规划
断面
有功
灵敏度
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职称材料
基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制
2
作者
周毅
周良才
+2 位作者
史迪
赵小英
闪鑫
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期682-692,共11页
可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型...
可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型由于非凸性和大规模性,求解时间较长且存在收敛性问题.鉴于常规深度强化学习具有“离线训练、在线端对端形成策略”的优点,但在动作探索过程中无法保证系统安全性,提出一种基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制方法.首先,将电网频率控制建模为约束马尔可夫决策过程,对决策过程添加相关安全约束进行智能体设计;然后,基于华东电网实际系统算例对智能体进行训练和性能提升;最后,对比智能体决策与常规AGC策略效果.结果表明:所提方法在多种运行方式下可快速生成有功频率控制策略,且保证系统频率恢复过程中电网的安全性,可辅助调度员在线决策.
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关键词
有功
频率
协同控制
人工智能
深度强化学习
约束马尔可夫决策过程
智能体
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职称材料
题名
区域电网内多输电断面有功协同控制策略在线生成方法
被引量：
15
1
作者
刘阳
夏添
汪旸
机构
国家电网公司华中分部
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期204-210,共7页
文摘
以多个断面功率不越极限为控制目标、调整量最小为优化目标,基于直流潮流法的断面有功灵敏度建立求解多断面有功协同控制策略的非线性规划模型;为提高模型求解的可靠性和速度,引入辅助变量将该模型转化为线性规划模型;利用交流潮流法进行安全校核,以检验策略的有效性。从计算启动、建模求解及安全校核三方面设计闭环的在线滚动计算流程;提出适用于各种网络拓扑变化的节点电纳矩阵及其逆矩阵的滚动修正方法;采用可调元件有功调节限值修正策略剔除无效的调整措施。案例结果验证了所提方法的有效性;且每轮计算耗时在2 min以内,表明所提方法的计算速度满足实时调度要求。
关键词
多输电断面
有功
协同控制
实时调度
有功
安全校正
非线性规划
线性规划
断面
有功
灵敏度
Keywords
multiple transmission sections
active power coordinated control
real-time dispatching
active power security correction
nonlinear programming
linear programming
section active power sensitivity
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制
2
作者
周毅
周良才
史迪
赵小英
闪鑫
机构
国家电网有限公司华东分部
AINERGY
国电南瑞科技股份有限公司
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期682-692,共11页
基金
国家电网有限公司华东分部科技项目(SGHD0000DKJS2100235)。
文摘
可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型由于非凸性和大规模性,求解时间较长且存在收敛性问题.鉴于常规深度强化学习具有“离线训练、在线端对端形成策略”的优点,但在动作探索过程中无法保证系统安全性,提出一种基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制方法.首先,将电网频率控制建模为约束马尔可夫决策过程,对决策过程添加相关安全约束进行智能体设计;然后,基于华东电网实际系统算例对智能体进行训练和性能提升;最后,对比智能体决策与常规AGC策略效果.结果表明:所提方法在多种运行方式下可快速生成有功频率控制策略,且保证系统频率恢复过程中电网的安全性,可辅助调度员在线决策.
关键词
有功
频率
协同控制
人工智能
深度强化学习
约束马尔可夫决策过程
智能体
Keywords
coordinated power and frequency control
artificial intelligence(AI)
safe deep reinforcement learning
constrained Markov decision process
agent
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区域电网内多输电断面有功协同控制策略在线生成方法
刘阳
夏添
汪旸
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020
15
下载PDF
职称材料
2
基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制
周毅
周良才
史迪
赵小英
闪鑫
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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