智能电网研究与应用丛书“十二五”国家重点图书出版规划项目智能发电控制

《智能电网研究与应用丛书》序 序 前言 第1章 概述 1.1 “智能化”发电调度与控制系统 1.2 AGC基础 1.3 SGC基本特征 参考文献 第2章 智能发电控制的性能评价指标与控制目标 2.1 自动发电控制系统控制性能标准 2.1.1 A1/A2标准 2.1.2 CPS标准 2.1.3 区域控制偏差评价标准 2.2 CPS标准中的统计特性 2.3 智能发电控制的优化目标 参考文献 第3章 智能发电控制系统的模型与参数 3.1 传统发电系统 3.1.1 燃煤机组 3.1.2 燃气机组 3.1.3 水电机组 3.1.4 燃油机组 3.1.5 核电机组 3.2 新型发电系统 3.2.1 风电机组 3.2.2 光伏发电 3.2.3 储能装置 3.2.4 小水电 3.2.5 微型燃气轮机 3.3 虚拟发电系统 3.3.1 虚拟发电厂 3.3.2 需求侧可控负荷 3.3.3 电动汽车及其他电池储能系统 3.4 电力系统负荷频率响应模型 3.4.1 IEEE两区域互联系统LFC模型 3.4.2 三区域互联系统及更多区域模型 3.4.3 考虑需求响应的电力系统负荷频率响应模型 3.4.4 考虑大规模可再生能源接入的电力系统负荷频率响应模型 参考文献 第4章 集中决策式智能发电控制系统 4.1 系统功能、架构与目标 4.2 基于单智能体技术的CPS控制器 4.2.1 传统PID控制器 4.2.2 变论域模糊控制 4.2.3 Q学习控制与Q(λ)学习控制 4.2.4 R与R(λ)学习控制 4.3 基于单智能体技术的发电控制指令动态优化分配 4.3.1 基于Q学习的动态优化分配 4.3.2 基于Q(λ)学习的动态优化分配 4.3.3 基于分层Q(λ)学习的动态优化分配 4.4 基于人工情感Q学习算法的智能发电控制设计 4.4.1 人工情感 4.4.2 人工情感Q学习算法 4.4.3 人工情感Q(λ)学习算法的SGC控制器 4.4.4 仿真算例 4.5 基于松弛深度学习算法的统一时间尺度的智能发电控制 4.5.1 统一时间尺度的智能发电控制 4.5.2 统一时间尺度的仿真算例 4.6 基于深度强化森林算法的智能发电控制 4.6.1 深度强化森林算法框架 4.6.2 两区域、三区域和四区域仿真算例 参考文献 第5章 分散自治式的智能发电控制 5.1 多智能体系统功能、架构与目标 5.2 基于多智能体技术的智能发电控制 5.2.1 基于相关均衡博弈的智能发电协同控制 5.2.2 基于自博弈的智能发电协同控制 5.3 基于深度强化学习的智能发电控制 5.3.1 深度强化学习算法 5.3.2 基于深度强化学习的控制器的训练与互博弈 5.3.3 深度强化学习算法的SGC控制器设计 5.3.4 深度强化学习算法的算例 参考文献 第6章 虚拟发电部落控制 6.1 什么是虚拟发电部落控制 6.2 协同一致性协同控制原理 6.2.1 理想通信网络下的多智能体协同一致性控制 6.2.2 非理想通信网络下的多智能体协同一致性控制 6.3 基于狼群捕猎策略的VGT控制 6.3.1 框架设计 6.3.2 WPH-VTC策略 6.3.3 基于WPH-VTC策略的AGC设计 6.3.4 算例研究 6.3.5 讨论 参考文献 第7章 面向孤岛电网与微网的智能发电控制 7.1 基于深度神经网络启发式动态规划算法的微网智能发电控制 7.1.1 自适应动态规划算法 7.1.2 深度神经网络启发式动态规划的微网智能发电控制器设计 7.1.3 算例 7.2 孤岛主动配电网智能发电控制 7.2.1 基于多智能体一致性理论的分布式电源发电协同控制 7.2.2 基于集体智慧Q学习算法的负荷协同发电控制 7.3 基于孤岛智能配电网的狼群捕猎策略 7.3.1 狼群捕猎策略 7.3.2 狼群捕猎策略的设计 7.3.3 算例分析 参考文献 第8章 智能发电控制的研究工具与测试平台 8.1 MATLAB平台 8.2 JADE平台 8.2.1 SGC-SP框架 8.2.2 JADE 8.2.3 实时数据通信 8.2.4 ACL消息发送与监控 8.2.5 智能体的创建与销毁 8.3 RTDS平台 8.3.1 RTDS仿真系统的功能和特点 8.3.2 RTDS仿真实验的工作原理 8.3.3 典型的RTDS动模试验方法 8.4 算法库的建立 8.5 基于CPSS的平行系统的仿真平台的建立 8.5.1 基于平行系统的电力系统智能发电控制仿真平台 8.5.2 平行系统的仿真算例 8.6 结论与展望 参考文献