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연건
SOFT WARE
2013年
11期
80-82
,共3页
微网系统%多Agent结构%Q学习算法
微網繫統%多Agent結構%Q學習算法
미망계통%다Agent결구%Q학습산법
Micro-grid system%Multi-agent structure%Q-learning algorithm
本文首先介绍了微网控制系统的多Agent结构以及各Agent的工作流程,然后提出了应用于微网控制系统的多Agent结构的协作学习算法,该算法在Q学习算法的基础上进行了改进,使之适用于混合环境中。最后将IEEE 9节点系统作为微网模拟系统并在其中进行了仿真,结果显示该算法可以在微网功率发生波动时快速地使功率恢复到稳定状态。
本文首先介紹瞭微網控製繫統的多Agent結構以及各Agent的工作流程,然後提齣瞭應用于微網控製繫統的多Agent結構的協作學習算法,該算法在Q學習算法的基礎上進行瞭改進,使之適用于混閤環境中。最後將IEEE 9節點繫統作為微網模擬繫統併在其中進行瞭倣真,結果顯示該算法可以在微網功率髮生波動時快速地使功率恢複到穩定狀態。
본문수선개소료미망공제계통적다Agent결구이급각Agent적공작류정,연후제출료응용우미망공제계통적다Agent결구적협작학습산법,해산법재Q학습산법적기출상진행료개진,사지괄용우혼합배경중。최후장IEEE 9절점계통작위미망모의계통병재기중진행료방진,결과현시해산법가이재미망공솔발생파동시쾌속지사공솔회복도은정상태。
This paper describes the structure of micro-grid control system ifrstly as well as the worklfow of multi-agents, and then proposed a collaborative learning algorithm which is improved based on Q-learning algorithm used in the structure of multi-agent in micro-grid control system, to make it suitable for agent learning in the mixed environments. Finally, we make a simulation experiment in a micro-grid system in which IEEE 9 bus system is as a basic framework and the results show that the algorithm can restore the power to the steady state rapidly when the power lfuctuates.