一种AGC机组功率动态分配方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种AGC机组功率动态分配方法及相关装置，方法包括：基于各个区域的发电机组聚类出多个发电机组群，并将每个发电机组群中可调容量最大的发电机组作为智能体；通过预设DQSN算法根据不同的智能体将目标总调节功率初步分配至发电机组群，得到机组群调节功率，预设DQSN算法根据深度强化学习方法改进得到；采用预置MSCC策略将机组群调节功率分配至每个发电机组，得到机组目标调节功率，预置MSCC策略根据一致性理论配置得到。本申请能解决现有新能源投入增加导致电力系统稳定性较差，且单一区域控制方式无法满足综合能源的发展需求的技术问题。展需求的技术问题。展需求的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种AGC机组功率动态分配方法及相关装置


[0001]本申请涉及电力系统
，尤其涉及一种AGC机组功率动态分配方法及相关装置。

技术介绍

[0002]为了提升能源利用效率、治理环境污染，大量分布式可再生新能源接入互联电力系统以推动电网向着低碳化转型。而分布式可再生新能源由于自身的随机性、不可预测性、间歇性，在规模化并网时将导致电力系统频率波动，对互联电网的安全性、稳定性与经济性提出了严峻的挑战。
[0003]随着人工智能的崛起，一些学者将人工智能方法应用于自动发电控制(Automatic Generation Control，AGC)。人工智能的强化学习能够通过与环境探索试错积累经验分析获取最优策略，机器学习体系应用在AGC，尤以基于强化学习的Q学习应用最为广泛。然而很多方法都为单区域模型，同样算法也为单智能体算法，这种无多区域协同的模式，可等效看作“集中式”控制，无法满足日益发展的综合能源模式下分布式多区域协同发展趋势。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种AGC机组功率动态分配方法及相关装置，用于解决现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AGC机组功率动态分配方法，其特征在于，包括：基于各个区域的发电机组聚类出多个发电机组群，并将每个所述发电机组群中可调容量最大的发电机组作为智能体；通过预设DQSN算法根据不同的所述智能体将目标总调节功率初步分配至所述发电机组群，得到机组群调节功率，所述预设DQSN算法根据深度强化学习方法改进得到；采用预置MSCC策略将所述机组群调节功率分配至每个所述发电机组，得到机组目标调节功率，所述预置MSCC策略根据一致性理论配置得到。2.根据权利要求1所述的AGC机组功率动态分配方法，其特征在于，所述通过预设DQSN算法根据不同的所述智能体将目标总调节功率初步分配至所述发电机组群，得到机组群调节功率，包括：根据深度神经网络和多步统一强化思想配置预设DQSN算法；在每个AGC控制周期内，通过预设DQSN算法获取每个所述智能体对应的分配系数；根据所述分配系数和所述目标总调节功率将目标总调节功率初步分配至每个所述发电机组群，得到机组群调节功率。3.根据权利要求1所述的AGC机组功率动态分配方法，其特征在于，所述通过预设DQSN算法根据不同的所述智能体将目标总调节功率初步分配至所述发电机组群，得到机组群调节功率，之前还包括：基于多智能体强化学习算法、资格迹和双重学习算法配置改进强化学习算法；根据所述改进强化学习算法对分布式多区域的微电网进行AGC优化控制，得到功率调节指令；响应于所述功率调节指令，通过PI控制策略获取各个区域在AGC过程生成的目标总调节功率。4.根据权利要求1所述的AGC机组功率动态分配方法，其特征在于，所述采用预置MSCC策略将所述机组群调节功率分配至每个所述发电机组，得到机组目标调节功率，包括：基于一致性理论为每个所述发电机组配置一致性变量和扰动量，所述一致性变量为爬升时间；基于预置约束条件，根据离散时间一致性算法对所述一致性变量进行动态更新，得到更新一致性变量；依据所述更新一致性变量计算所述发电机组的可调节功率限值；根据所述可调节功率限值将所述机组群调节功率分配至每个所述发电机组，得到机组目标调节功率。5.一种AGC机组功率动态分配装置，其特征在于，包括：智能体构建单元，用于基于各个区域的发电机组聚类出多个发电机组群，并将每个所述发电机组群中可调容量最大的发电机...

【专利技术属性】
技术研发人员：李江南，赵文猛，周保荣，王滔，毛田，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：