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郑弘奇 (郑弘奇.) [1] | 江岳文 (江岳文.) [2] (Scholars:江岳文) | 戴锦山 (戴锦山.) [3]

Abstract:

为了达到海上风电输电工程降损的目的,该文首先详细推导海上风电输电工程海缆传输效率函数,分析海缆传输效率影响因素和有载变压器分接头挡位优化降损原理,建立海缆输电工程日损耗优化模型;其次,考虑降损优化中风电场出力及并网点电压的波动,鉴于随机变量时间序列自相关性分析,提出一种基于预测数据驱动的高维凸包不确定集合建模方法,获得极限场景,降低决策保守性的同时提升计算效率;然后,采用 Q 学习算法进行训练,并结合多智能体系统优化方法求解优化模型,分接头挡位优化和调整时刻优化交替进行,智能体在动作策略与风电场运行状态的交互中不断学习,形成海上风电场日最佳分接头挡位及分接头挡位最佳调整时刻策略.最后,通过对某一海上风电场 220 kV交流海缆输电工程的仿真分析,验证所提模型的合理性以及方法的有效性.

Keyword:

不确定性 多智能体Q学习算法 有功降损 有载变压器挡位优化 海上风电输电工程

Community:

  • [ 1 ] [郑弘奇]福州大学
  • [ 2 ] [江岳文]智能配电网装备福建省高校工程研究中心(福州大学),福建省 福州市 350108
  • [ 3 ] [戴锦山]福建中闽海上风电有限公司,福建省 莆田市 351100

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Source :

中国电机工程学报

ISSN: 0258-8013

Year: 2024

Issue: 20

Volume: 44

Page: 7995-8008,中插7

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30 Days PV: 3

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