CN119482459A 基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法及装置 （天津大学）

基于动态事件触发的多微网负载频率控制本发明提供了一种基于动态事件触发的多部邻域误差用于表示在采样时刻下微网系统与样误差，对动作评价神经网络的初始权值矩阵神经网络，确定微网系统的的负载频率控制策2获取微网系统的局部采样误差，其中，所述局部采样误差是基于相关的时间窗口内所述微网系统与其邻居微网系统之在所述局部采样误差满足动态事件触发规则的情况下，基于所基于所述采样时刻下所述微网系统的系统状态与所述目标动作一基于所述微网系统的负载频率控制模型和所述微网系统的本地邻域对所述微网系统的负载频率控制模型进行微分转换，得到所述微网系统基于所述微网系统的状态空间模型的系统矩阵、控制矩阵以及所述基于所述全局邻域误差以及微网系统的微分博弈收益函数，得到4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述微网系统中包括局部事件触发利用分布式动态变量对所述静态事件触发规则进行更新，得到所述动态事件触发规在所述局部采样误差超过所述动态触发阈值的情况下，获3在所述当前迭代轮次的权值矩阵满足迭代条件的情况下，得到所述更新后的权值矩基于所述目标动作一评价神经网络的激活函数、所述更9.一种基于动态事件触发的多微网负载频率控所述采样时刻相关的时间窗口内所述微网系统与其邻居微网系统之间的状更新模块，用于在所述局部采样误差满足动态事件触发规则的确定模块，用于基于所述采样时刻下所述微网系统的系统状其特征在于，所述一个或多个处理器执行所述一个或多个计算机程4的标称工作点处进行控制，难以应对系统在实际运行中可能遇到的各种变化和不确定性。5上述分布式动态变量用于表示历史事件触发状态对事件触发时刻下的事件触发状态的影[0009]根据本发明的实施例，上述在上述局部采样误差满足动态事件触发规则的情况作评价神经网络的上述初始权值矩阵进行更新，得到上述目标动作评价神经网络身的局部采样误差和全局邻域误差来决定是否触发事件并进行采样，通过动态触发机制，6[0019]图1示出了根据本发明实施例应用基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法[0020]图2示出了根据本发明实施例基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法的流[0021]图3示出了根据本发明具体实施例包含三个微网的多微网系统的通信结构示意[0023]图5示出了根据本发明具体实施例基于动态事件触发机制的多微网系统事件触发[0024]图6示出了根据本发明实施例基于动态事件触发的多微网负载频率控制装置的框[0025]图7示出了根据本发明实施例适于实现基于动态事件触发的多微网负载频率控制7负荷频率控制在负荷扰动期间保持稳态频率在标称值等方面发挥着的标称工作点处进行控制，难以应对系统在实际运行中可能遇到的各种变化和不确定性。方法通常需要一定的系统模型信息或结构知识来构建性能函载频率控制方法及装置也可用于除智能微电网技术领域之外的任意领域，例如人工智能、[0037]图1示出了根据本发明实施例应用基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法8网负载频率控制装置一般可以设置于服务器105中。本发明实施例所提供的基于动态事件[0044]图2示出了根据本发明实施例基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法的流9与采样时刻相关的时间窗口内任意时刻的微网系统所感知的或测量的整个微网系统的状过观察多智能体系统的状态和奖励来学习并训练得到最优的控制策略，以避免模型依赖微网系统之间的连接关系确定。本地邻域误差可以用于表示了第i个微网系统与邻居微网示第i个微网系统和第j个微网系统之间的连接关系，xi和xj分别表示第i个微网系统和第jlim,(t)=0策略交互采用通信网络来建模，用以描述博弈智能体的决策信息可以被那些对象所获取。是入度矩阵D=diag(d,…,dy)的对角线元素，ui和uj分别表示第i个微网系统和第j个微[0072]在本发明一具体实施例中，由于控制目标是为每个博弈智能体寻求最优控制策"表示第分布式内部动态变量，可以利用桥接参数以建立静态触发规则与动态触发规则之间的联r,"表示动态触发阈值。的局部邻域误差计算得到新的局部采样误差。利用采样时刻下的局部采样状态x,(ef)更新"),"eR-分别表示评价网络和动作网络的初始权值矩阵，h,和ha表示隐藏层神经元的uf""表示待计算的强化学习信号，其中和分别表示评价网络和动作网络的基[0123]I,(i")=[r,("),…,m,("I'（22[0124]其中：q表示收集数据的组数，P(ip")和n,(i")是分别由多组强化累积信号n(i")和组成的矩阵。[0137]下面参考图3~图5，结合具体实施例对基于动态事件触发的多微网负载频率控制[0138]图3示出了根据本发明具体实施例包含三个微网的多微网系统的通信结构示意[0140]图5示出了根据本发明具体实施例基于动态事件触发机制的多微网系统事件触发[0141]在本发明一具体实施例中，选取多微网系统的参数如下：发电机的时间常数器作用引起的速度调节系数R=2.4。自的局部代价函数中的正定的权重矩阵分别配置为Q=2I、Q=2l、Q=3I和R=4、。t=0到t=5s应用于多微网系统。在离线学习阶段，通过重复使用收集的数据执行权重迭[0148]图6示出了根据本发明实施例基于动态事件触发的多微网负载频率控制装置的框[0157]状态空间模型确定子模块，用于对微网系统的负载频率权值更新规则。路（ASIC或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实块/单元/子单元中实现，或者其中的任意一个模块/单元/子单元可以被拆分成多个模块/模块630中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被部分与本发明的实施例中基于动态事件触发的多微网负载频率控制方法部分是相对应的，基于动态事件触发的多微网负载频率控制装置部分的描述具体参考基于动态事件触发的[0181]图7示出了根据本发明实施例适于实现基于动态事件触发的多微网负载频率控制储在只读存储器ROM702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器RAM703中的施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多执行根据本发明实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM702和RAM703以外的一个或多个存储器中。处理器701也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本发明实施例的方被安装。在该计算机程序被处理器701执行时，执行本发明实施例的系统中限定的上述功以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。[0188]例如，根据本发明的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的