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基于图神经网络多智能体强化学习的电力-交通融合网协同优化运行 被引量:6
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作者 江昌旭 卢玥君 +1 位作者 邵振国 林俊杰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4622-4631,共10页
针对多重不确定性因素下配电系统、交通系统和电动汽车动态交互的电力−交通融合网序贯协同优化问题,提出一种基于图神经网络多智能体强化学习的电力−交通融合网协同优化方法。首先,基于图理论方法将电动汽车间的相互影响关系转换为一种... 针对多重不确定性因素下配电系统、交通系统和电动汽车动态交互的电力−交通融合网序贯协同优化问题,提出一种基于图神经网络多智能体强化学习的电力−交通融合网协同优化方法。首先,基于图理论方法将电动汽车间的相互影响关系转换为一种动态网络图模型,采用一种基于注意力机制的图神经网络多智能体强化学习算法求解电动汽车充电引导策略,探讨电动汽车多智能体间的相互影响作用。然后,在含可再生能源出力的主动配电网中采用二阶锥优化及对偶优化理论对配电网最优潮流进行求解,得到配电网节点边际电价,研究电力和交通系统的动态交互特性。最后,在某区域108节点交通网络和IEEE 33节点电力系统上验证所提方法有效性。 展开更多
关键词 电力−交通融合网 图神经网络 多智能体强化学习 电动汽车 节点边际电价
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基于权重系数校正的火储两阶段联合调频方法 被引量:5
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作者 王益斌 陈飞雄 +3 位作者 邵振国 张抒凌 张伟骏 李智诚 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第3期83-94,共12页
随着不确定性可再生能源大规模并网,电网频率特性日益复杂。传统火电机组具有响应时间长、无法准确跟踪指令等问题,亟须利用储能提高火电机组参与自动发电控制(automatic generation control,AGC)调频时的调节性能。首先,针对调频考核规... 随着不确定性可再生能源大规模并网,电网频率特性日益复杂。传统火电机组具有响应时间长、无法准确跟踪指令等问题,亟须利用储能提高火电机组参与自动发电控制(automatic generation control,AGC)调频时的调节性能。首先,针对调频考核规则,建立调频性能指标数学模型,并考虑火储系统出力特性,结合改进层次分析法校正调频子指标权重系数,以此构建以调频性能最优为目标的第一阶段优化模型;在此基础上,为了减少储能荷电状态(state of charge,SOC)越限和深度充放情况,以储能SOC偏差最小为目标构建第二阶段优化模型。仿真验证表明:所提的两阶段调频方法能够提高火储联合系统的调频性能和调频收益,同时有效减少储能深度充放情况和工作寿命损耗,提高储能辅助调频服务的可持续性。 展开更多
关键词 调频辅助服务 储能 自动发电控制 改进层次分析法 两阶段调频
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