摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第11-31页 |
1.1 论文研究背景 | 第11-17页 |
1.1.1 电力系统频率稳定性 | 第11-13页 |
1.1.2 智能电网发展对电力系统控制策略的影响 | 第13-16页 |
1.1.3 间歇性可再生能源并网对系统的冲击 | 第16-17页 |
1.2 频率调节问题 | 第17-24页 |
1.2.1 一次调频装置投切及死区设置问题 | 第18-20页 |
1.2.2 PI 整定方法 | 第20-24页 |
1.3 论文研究思路 | 第24-26页 |
1.4 论文主要内容 | 第26-27页 |
参考文献 | 第27-31页 |
第二章 强化学习方法在系统调频中的应用 | 第31-64页 |
2.1 引言 | 第31-32页 |
2.2 负荷频率控制模型分析 | 第32-40页 |
2.2.1 区域自动频率调整特性分析 | 第32-36页 |
2.2.2 非线性因素对频率调整影响分析 | 第36-40页 |
2.3 强化学习方法概述 | 第40-43页 |
2.3.1 强化学习中的Q 学习理论 | 第42-43页 |
2.3.2 单智能体学习 | 第43页 |
2.4 Q 学习方法在汽轮机AGC 系统中的应用 | 第43-54页 |
2.4.1 AGC 系统的离散化处理 | 第43-44页 |
2.4.2 AGC 环境中Q 学习先验知识的获取 | 第44-47页 |
2.4.3 单智能体控制器在AGC 系统中的应用 | 第47-48页 |
2.4.4 汽轮机AGC 仿真计算分析 | 第48-54页 |
2.5 Q 学习方法在水火联合AGC 控制系统中的应用 | 第54-61页 |
2.5.1 水轮机AGC 控制系统中的非线性环节 | 第54-56页 |
2.5.2 水火联合系统中AGC 控制器强化学习过程 | 第56-58页 |
2.5.3 联合系统AGC 控制仿真结果分析 | 第58-61页 |
2.6 结论 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-64页 |
第三章 超导磁储能与调频机组协调方法研究 | 第64-88页 |
3.1 引言 | 第64-65页 |
3.2 超导磁储能适用于频率调整的技术特性 | 第65-73页 |
3.2.1 超导磁储能发展 | 第65-67页 |
3.2.2 SMES 的技术特性及数学模型 | 第67-72页 |
3.2.3 SMES 充电功率的来源 | 第72-73页 |
3.3 SMES 与调频机组的配合 | 第73-75页 |
3.3.1 SMES 装置与一次调频机组配合问题 | 第74页 |
3.3.2 SMES 装置与AGC 的配合问题 | 第74-75页 |
3.4 专家整定控制方法实现SMES 辅助调频 | 第75-77页 |
3.5 仿真分析 | 第77-84页 |
3.5.1 仿真模型建立与参数设置 | 第77-78页 |
3.5.2 装设SMES 装置对一次调频的影响 | 第78-79页 |
3.5.3 装设SMES 装置对系统二次调频的影响 | 第79-80页 |
3.5.4 专家整定系统协调方法 | 第80-84页 |
3.6 结论 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-88页 |
第四章 基于多智能体技术的SMES 控制在系统调频中的应用 | 第88-114页 |
4.1 引言 | 第88-89页 |
4.2 基于多智能体技术的频率调整构架 | 第89-96页 |
4.2.1 分布式多智能体系统 | 第89-93页 |
4.2.2 多智能体随机博弈学习 | 第93-96页 |
4.3 FFQ 算法在SMES 与AGC 机组间的协调应用 | 第96-104页 |
4.3.1 AGC 与SMES 的协调配合 | 第96-99页 |
4.3.2 AGC 与SMES 装置协调配合的FFQ 算法 | 第99-104页 |
4.4 算例分析 | 第104-112页 |
4.4.1 仿真模型建立与参数设置 | 第104-105页 |
4.4.2 FFQ 算法仿真结果分析 | 第105-106页 |
4.4.3 不同控制策略比较 | 第106-109页 |
4.4.4 专家整定方法与FFQ 方法比较 | 第109-112页 |
4.5 结论 | 第112页 |
参考文献 | 第112-114页 |
第五章 结论与展望 | 第114-116页 |
5.1 全文小结 | 第114-115页 |
5.2 课题展望 | 第115-116页 |
致谢 | 第116-117页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第117-120页 |
附件 | 第120页 |