基于分层相关均衡强化学习的CPS指令优化分配算法

作者：张孝顺; 余涛; **

来源：电力系统自动化, 2015, 39(08): 80-86.

• 自动发电控制
• 多智能体系统
• 随机对策
• 强化学习

提出了一种应用在控制性能标准(CPS)下自动发电控制(AGC)指令(CPS指令)由调度端至各台机组的动态分配过程的分层多智能体相关均衡(HCEQ)算法。根据机组调频时延对其进行聚类分层,有效解决了CPS指令分配过程的维数灾难问题。相比单智能体强化学习算法,HCEQ算法引入了均衡目标函数的求解,有效提高了算法寻优速度。将功率偏差、水电裕度和调节成本目标以线性加权的方法转化为算法奖励函数,研究了不同权值下CPS控制性能和调节成本的变化关系。南方电网模型仿真研究表明,HCEQ算法具有较快的收敛速度,在复杂随机扰动的环境中能有效提高系统CPS考核合格率,并有效降低AGC调节成本。

• 单位
  华南理工大学; 广东电网公司韶关供电局