基于改进分层强化学习的CPS指令多目标动态优化分配算法

作     者：余涛 王宇名 叶文加 刘前进 YU Tao;WANG Yuming;YE Wenjia;LIU Qianjin

作者机构：华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东电网公司中山供电局广东省中山市528400 

基　　金：国家自然科学基金项目(50807016) 广东省自然科学基金项目(9151064101000049) 中央高校基本科研业务费专项资金(2009ZM0251)~~ 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2011年第31卷第19期

页      码：90-96页

摘      要：应用经典强化学习方法的控制性能标准(control performance standard,CPS)下自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(CPS指令)由调度端至电网各台机组的分配过程不可避免出现维数灾难问题。提出应用分层强化学习的方法,将全网机组按调频时延做初次分类,CPS指令逐层分配形成任务分层结构。在分层Q学习算法层与层之间引入一个时变协调因子,改进的分层Q学习算法有效提高原算法收敛速度。奖励函数中设计不同的权值线性组合,展示保守及乐观控制下系统CPS控制水平和调节成本的变化关系。南方电网统计性仿真分析表明,改进分层Q学习算法较分层Q学习算法平均收敛时间缩短47%,在复杂随机扰动的环境中改进算法能有效提高系统CPS考核合格率,并降低调节成本约5%。

主 题 词：分层强化学习 协调因子 随机优化 控制性能标准 自动发电控制 

学科分类：0808[工学-自动化类] 080802[080802] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2011.19.013

馆 藏 号：203104159...