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摘要:
本文提出了一种多目标决策与强化学习相结合的改进的逼近于理想解的排序(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS)-Q算法,有效解决了自动发电控制(automatic generation control,AGC)总功率指令分配到风电、水电、火电等各类AGC机组的动态随机多目标优化问题.算法采用3个不同的目标Q值矩阵进行迭代更新,然后利用改进TOPSIS方法对Q值矩阵进行多目标决策处理,客观地给出各目标的动态最优权重系数,从而得到各状态-动作对的综合评价判据.IEEE标准两区域模型仿真研究验证了改进TOPSIS-Q算法在AGC机组功率多目标动态优化分配过程应用的可行性和有效性,在复杂随机扰动的环境中提高系统CPS性能的同时,有效降低了AGC机组调节成本和碳排放.
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文献信息
篇名 互联电网自动发电控制功率分配的改进逼近于理想解的排序-Q多目标优化算法
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 改进TOPSIS-Q 强化学习 多目标优化 AGC功率分配
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 497-503
页数 7页 分类号 TP71
字数 5842字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2014.40649
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张孝顺 华南理工大学电力学院 30 202 9.0 13.0
2 余涛 6 60 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
改进TOPSIS-Q
强化学习
多目标优化
AGC功率分配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
论文1v1指导