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摘要
自动发电控制(automatic generation control, AGC)是维持系统频率和功率动态稳定、提高电网控制性能的有效手段.随着以新能源为主体的新型电力系统的快速发展，高比例大容量新能源的接入将带来强随机扰动，传统的AGC控制策略不足以应对上述的严峻形势，而强化学习具有自主学习并积累和应用相关知识等特点，被逐渐应用于AGC系统中.本文分3个方面分析了强化学习在AGC中的重要研究进展：在集中式AGC策略方面，分别介绍了基于单agent RL“控制”与按各机组可调容量裕度的比例进行“分配”(PROP)的策略，基于PI算法“控制”与单agent RL“分配”策略；在分布式AGC策略方面，分别分析了多agent RL“控制”与PROP的策略，基于PI算法“控制”与多agent RL“分配”策略；在分层分布式智能发电控制策略方面，介绍了基于多agent RL“控制”与“分配”分层分布式智能发电策略.最后，结合新型电力系统发展需求和强化学习在AGC中存在的问题，对强化学习在AGC领域未来的发展方向进行了分析与展望.
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