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题名不确定负荷下船舶微网功率自适应控制方法
被引量：1
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作者
张涛
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机构
昆明理工大学城市学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第8X期64-66,共3页
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文摘
传统自适应控制方法不能根据船舶航行情况,及时调整负载电荷的输出功率。为解决此问题,设计基于不确定负荷的船舶微网功率自适应控制方法。通过基本规划原理分析、控制范围协调2个步骤,完成不确定负荷下船舶自适应控制范围规划。通过微网智能体结构搭建、控制流程完善、多环控制范围确定3个步骤,实现新型船舶微网自适应控制方法的顺利运行。模拟方法应用环境,设计对比实验结果表明,与传统控制方法相比,新型船舶微网自适应控制方法在低、高频航行情况下,都可以实现船舶负载电荷输出功率的及时调整。
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关键词
不确定负荷
船舶微网功率
自适应控制
智能体结构
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Keywords
uncertain load
ship microgrid power
adaptive control
agent structure
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分类号
U665.12
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名计及负荷不确定性的强化学习实时定价策略
被引量：5
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作者
王菁祺
高岩
吴志强
李仁杰
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第9期2640-2646,2659,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72071130)。
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文摘
面对当前电力系统的负荷不确定、新能源并网与双碳目标等现状,在充分考虑供需双方福利前提下,建立了智能电网背景下考虑负荷不确定与碳交易的实时定价模型,并基于强化学习能够处理变量复杂性、非凸非线性问题优点,采用强化学习中Q学习算法对模型进行迭代求解。首先,将用户与供电商实时交互过程转换为强化学习框架对应的马尔可夫决策过程;其次,通过智能体在动态环境中的反复探索表示用户与供电商的信息交互;最后,通过强化学习中的Q学习算法寻找最优值即最大社会福利值。仿真结果表明,所提实时定价策略能够有效提升社会福利,降低碳排放总量,这验证了所提模型和算法的有效性。
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关键词
实时定价
强化学习
马尔可夫决策过程
负荷不确定
双碳目标
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Keywords
real-time pricing
reinforcement learning
Markov decision-making process
load uncertainty
dual carbon goal
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名不确定信息下的输电网规划新模型
被引量：11
- 3
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作者
武鹏
程浩忠
邢洁
江峰青
石方迪
应志玮
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海市电力公司
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2008年第13期21-25,共5页
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基金
上海市重点科技攻关计划项目(041612012)
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目(ZDXM03006)~~
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文摘
在传统的确定性信息下的输电网规划模型的基础上,通过增加一些新的约束,使得规划后的网络具有一定的剩余传输容量以适应未来不确定负荷的变化。在新模型中,引入了线路负载率约束,使得规划后的网络能够适应未来长时小幅度的负荷不确定性波动;引入了区域负荷增长量约束,使得规划后的网络能够适应未来短时大幅度区域负荷增长的增长地点的不确定性。使用贪婪随机自适应搜索算法可以快速有效地求解新模型。新模型的建立无需对未来不确定负荷的负荷特性进行详细的数学建模,易于求解并有着更好的适应性。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的正确性及有效性。
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关键词
不确定负荷
输电网规划
线路负载率
区域最大传输能力
贪婪随机自适应搜索算法
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Keywords
uncertain load
transmission network planning
loading rate of transmission line
maximum regional availabletransfer capacity
greedy randomized adaptive search algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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