基于改进深度确定性梯度算法的AGC发电功率指令分配方法

该文在频率辅助服务市场环境下,建立了综合能源系统的自动发电控制(automatic generation control,AGC)的发电功率指令分配算法优化模型。通过对AGC发电功率指令的动态优化分配,以减小区域控制偏差和调频里程补偿费用。采用多经验池概率回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(multiple experience pool experience replay twin delayed deep deterministic policy Gradient,ME-TD3),对双延迟深度确定性策略梯度中的经验池进行分类,采用不同概率从不同经验池采样来训练,提高智能体的训练效率,增加智能体的寻优正确率,从而提高最优解的质量。最后,分别利用扩展的两区域负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型和某省电网模型验证所提算法的性能。

基于旋转门算法的电池储能辅助单机跟踪AGC指令控制策略

针对电池储能辅助单机跟踪AGC指令过程中机组爬坡频次高以及储能动作次数多的问题,提出基于旋转门算法的电池储能辅助单机跟踪AGC指令控制策略。首先,利用旋转门算法对AGC历史数据进行压缩,对压缩结果采用线性插值处理,进一步进行动态更新及实时修正,并结合机组爬坡特性确定机组承担的功率调节指令。然后,将储能系统动态地分为3个电池组,根据储能系统功率调节指令确定电池组动作顺序,进而设计功率分配方法实现储能系统上层功率分配,同时确定各电池组电池单元功率分配原则完成下层功率分配。最后,利用某电厂实际AGC指令对控制策略进行仿真分析,验证了所提策略的有效性。