《可動態重構的智慧型電網電壓無功最佳化與協調控制研究》是依託華南理工大學，由郭紅霞擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：可動態重構的智慧型電網電壓無功最佳化與協調控制研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：郭紅霞
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
智慧型電網作為合理利用分散式能源的一種新興的智慧型組網模式得到了國內外研究者的廣泛關注。本課題採用群體智慧型最佳化策略及零和微分對策理論研究智慧型電網在隨機不確定及信息耦合環境下電壓無功最佳化與協調控制問題。①採用混合控制策略及基於模糊評價的強化學習理論，建立系統底層各節點微觀智慧型體模型，根據環境及負荷的變化，建立可動態重構的巨觀系統架構。②建立考慮系統不確定及耦合因素影響的包括系統網損、無功控制設備投切限制等多種最佳化指標的系統數學模型。③引入混沌序列機制，採用具有群體智慧型策略的最佳化方法求解受連續-離散時間的微分-代數方程約束的典型非線性的混合動態最佳化問題；④對分散式發電的連續調壓裝置、SVC等無功調壓設備等進行綜合協調控制，從而實現智慧型電網的各節點電壓偏差、系統網損、無功設備投切次數及電壓合格率等指標的綜合最佳化。本研究成果對於我國智慧型電網自動化理論的發展具有重要的理論價值和套用前景。
結題摘要
在隨機不確定及信息耦合環境下，針對智慧型電網電壓無功控制的特點，將現代控制技術與分散式人工智慧技術相結合，探索出一種新的控制系統體系結構。採用分層混合控制策略：底層採用混合控制策略及基於模糊理論的強化學習機制建立系統底層各節點微觀智慧型體模型，解決了風力發電機組等可再生能源的單元電壓無功控制。頂層採用分散式人工智慧技術，建立分層分散式可動態重構的電壓無功最佳化控制系統的巨觀系統架構。對底層智慧型體的學習機制進行研究，通過對底層Agent的學習機制進行仿真實驗，驗證了算法的收斂性。研究了具有群體智慧型的蟻群算法，並對接入分散式電源的IEEE14節點配電網進行了無功最佳化仿真實驗。最後對各智慧型體之間的協調機制進行了研究及仿真試驗。
