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 刘前进 叶文加 王宇名
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 电力系统仿真及分析计算
• 页码范围: 90-96
• 分类号: TM71
• 字数: 5891字
• 语种: 中文

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％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余涛	华南理工大学电力学院	165	1484	19.0	31.0
2	刘前进	华南理工大学电力学院	47	585	14.0	22.0
3	王宇名		4	26	3.0	4.0
4	叶文加	华南理工大学电力学院	3	32	3.0	3.0