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基于深度强化学习的孤立多微电网系统频率和电压综合控制
被引量：
10
1
作者
谢黎龙
李勇汇
+3 位作者
范培潇
万黎
黄梦旗
杨军
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期118-126,共9页
分布式电源出力不确定性和负荷功率扰动给孤立多微电网系统稳定带来较大威胁。提出基于多智能体柔性动作评价(MA-SAC)算法的孤立多微电网负荷频率控制器(LFC),同时采用柔性动作评价(SAC)算法对自动电压调节器(AVR)的比例积分(PI)控制参...
分布式电源出力不确定性和负荷功率扰动给孤立多微电网系统稳定带来较大威胁。提出基于多智能体柔性动作评价(MA-SAC)算法的孤立多微电网负荷频率控制器(LFC),同时采用柔性动作评价(SAC)算法对自动电压调节器(AVR)的比例积分(PI)控制参数进行优化调整。建立了多微电网LFC和AVR组合模型。对于电压和频率控制器的设计,分别根据SAC算法和多智能体深度强化学习(MA-DRL)框架建立各自的状态、动作空间与奖励函数。选择合适的神经网络与训练参数经过预学习生成深度强化学习控制器。最后通过仿真分析,基于SAC算法优化的PI控制器能更快跟踪电压参考值;多微电网系统遭遇功率扰动时,MASAC控制器可以快速维持频率稳定。
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关键词
多微电网系统
柔性负荷
负荷频率控制
自动电压调节
MA-SAC算法
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职称材料
基于TCN的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估
被引量：
5
2
作者
林涛
林政阳
+1 位作者
李晨
李君
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期169-177,共9页
为支撑跟网/构网混合型新能源场站中机组控制方式快速切换,实现可适应电网强度变化的新能源场站安全稳定运行,提出基于时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估...
为支撑跟网/构网混合型新能源场站中机组控制方式快速切换,实现可适应电网强度变化的新能源场站安全稳定运行,提出基于时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估方法。首先,构建跟网/构网混合型新能源场站聚合阻抗模型,通过特征值计算得到并网系统小干扰稳定裕度。然后,以并网系统短路比和新能源场站跟网/构网控制方式信息作为输入特征,以并网系统小干扰稳定裕度和阻尼比作为输出特征,训练TCN得到混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估模型。经过训练的模型可根据短路比和跟网/构网混合型新能源场站中各机组的控制方式快速输出对应的小干扰稳定裕度和阻尼比。最后,以一个含10台风电机组的新能源场站为对象进行算例分析。结果表明:所提TCN方法相比于长短期记忆神经网络方法,在小干扰稳定裕度和阻尼比预测上的平均绝对百分比误差分别降低16.76%、14.75%;所提方法的计算耗时相对于特征值计算方法降低98.54%,从而验证所提小干扰稳定性快速评估方法的准确性与时效性。
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关键词
新能源场站
跟网型控制
构网型控制
小干扰稳定
时间卷积神经网络
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职称材料
大容量电解槽动态仿真建模及其快速频率响应分析
被引量：
13
3
作者
刘承锡
曾冠维
+1 位作者
廖敏芳
董旭柱
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期4638-4646,共9页
随着新能源并网规模的不断增加,电网灵活性日益下降,调频问题凸显。电解槽因其功率调节响应速度快、调节范围广,是提供调频能量的优质功率型负荷。针对电解槽参与电网调频的潜力未被充分挖掘等问题,建立了适用于电力系统的电解槽精细化...
随着新能源并网规模的不断增加,电网灵活性日益下降,调频问题凸显。电解槽因其功率调节响应速度快、调节范围广,是提供调频能量的优质功率型负荷。针对电解槽参与电网调频的潜力未被充分挖掘等问题,建立了适用于电力系统的电解槽精细化模型,并研究了电解槽提供快速频率响应的能力。首先,基于电解槽的电化学和热平衡原理,建立了可完整表征电解槽物质传输与能量转换过程的模型,考虑了温控系统对于电解槽温度和功率消耗的影响。接着,基于DIgSILENT仿真平台对该模型的电化学特性和动态特性进行了仿真验证。最后,以IEEE39节点标准模型对大容量电解槽参与电网调频进行了仿真验证。实验结果表明,建立的电解槽模型可准确模拟电解槽在电力系统中的运行状态,具备为电网提供快速频率响应的能力,进而能够提升电网频率稳定性与灵活性。
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关键词
电解槽
温控系统
精细化模型
频率稳定性
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职称材料
题名
基于深度强化学习的孤立多微电网系统频率和电压综合控制
被引量：
10
1
作者
谢黎龙
李勇汇
范培潇
万黎
黄梦旗
杨军
机构
交直流智能配电网湖北省工程技术研究中心
武汉大学电气与自动化学院
国网
湖北省
电力科学
研究
院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期118-126,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51977154)
国网湖北省电力有限公司科技项目(B31532226407)。
文摘
分布式电源出力不确定性和负荷功率扰动给孤立多微电网系统稳定带来较大威胁。提出基于多智能体柔性动作评价(MA-SAC)算法的孤立多微电网负荷频率控制器(LFC),同时采用柔性动作评价(SAC)算法对自动电压调节器(AVR)的比例积分(PI)控制参数进行优化调整。建立了多微电网LFC和AVR组合模型。对于电压和频率控制器的设计,分别根据SAC算法和多智能体深度强化学习(MA-DRL)框架建立各自的状态、动作空间与奖励函数。选择合适的神经网络与训练参数经过预学习生成深度强化学习控制器。最后通过仿真分析,基于SAC算法优化的PI控制器能更快跟踪电压参考值;多微电网系统遭遇功率扰动时,MASAC控制器可以快速维持频率稳定。
关键词
多微电网系统
柔性负荷
负荷频率控制
自动电压调节
MA-SAC算法
Keywords
multi-microgrid system
flexible load
load frequency control
automatic voltage regulation
MA-SAC algorithm
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于TCN的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估
被引量：
5
2
作者
林涛
林政阳
李晨
李君
机构
武汉大学
交直流智能配电网湖北省工程技术研究中心
武汉大学电气与自动化学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期169-177,共9页
基金
国家电网有限公司科技项目(5108-202218280A-2-97-XG)。
文摘
为支撑跟网/构网混合型新能源场站中机组控制方式快速切换,实现可适应电网强度变化的新能源场站安全稳定运行,提出基于时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估方法。首先,构建跟网/构网混合型新能源场站聚合阻抗模型,通过特征值计算得到并网系统小干扰稳定裕度。然后,以并网系统短路比和新能源场站跟网/构网控制方式信息作为输入特征,以并网系统小干扰稳定裕度和阻尼比作为输出特征,训练TCN得到混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估模型。经过训练的模型可根据短路比和跟网/构网混合型新能源场站中各机组的控制方式快速输出对应的小干扰稳定裕度和阻尼比。最后,以一个含10台风电机组的新能源场站为对象进行算例分析。结果表明:所提TCN方法相比于长短期记忆神经网络方法,在小干扰稳定裕度和阻尼比预测上的平均绝对百分比误差分别降低16.76%、14.75%;所提方法的计算耗时相对于特征值计算方法降低98.54%,从而验证所提小干扰稳定性快速评估方法的准确性与时效性。
关键词
新能源场站
跟网型控制
构网型控制
小干扰稳定
时间卷积神经网络
Keywords
new energy station
grid-following control
grid-forming control
small signal stability
time convolutional neural network
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
大容量电解槽动态仿真建模及其快速频率响应分析
被引量：
13
3
作者
刘承锡
曾冠维
廖敏芳
董旭柱
机构
武汉大学电气与自动化学院
交直流智能配电网湖北省工程技术研究中心
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期4638-4646,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFE0191200):“基于高温电解水制氢联合生物气高效制甲烷的大型储能关键技术研究”。
文摘
随着新能源并网规模的不断增加,电网灵活性日益下降,调频问题凸显。电解槽因其功率调节响应速度快、调节范围广,是提供调频能量的优质功率型负荷。针对电解槽参与电网调频的潜力未被充分挖掘等问题,建立了适用于电力系统的电解槽精细化模型,并研究了电解槽提供快速频率响应的能力。首先,基于电解槽的电化学和热平衡原理,建立了可完整表征电解槽物质传输与能量转换过程的模型,考虑了温控系统对于电解槽温度和功率消耗的影响。接着,基于DIgSILENT仿真平台对该模型的电化学特性和动态特性进行了仿真验证。最后,以IEEE39节点标准模型对大容量电解槽参与电网调频进行了仿真验证。实验结果表明,建立的电解槽模型可准确模拟电解槽在电力系统中的运行状态,具备为电网提供快速频率响应的能力,进而能够提升电网频率稳定性与灵活性。
关键词
电解槽
温控系统
精细化模型
频率稳定性
Keywords
electrolyzers
temperature control system
refined model
frequency stability
分类号
TM721 [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
基于深度强化学习的孤立多微电网系统频率和电压综合控制
谢黎龙
李勇汇
范培潇
万黎
黄梦旗
杨军
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024
10
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职称材料
2
基于TCN的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估
林涛
林政阳
李晨
李君
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
大容量电解槽动态仿真建模及其快速频率响应分析
刘承锡
曾冠维
廖敏芳
董旭柱
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
13
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下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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