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J-GLOBAL ID：202102279656218719   整理番号：21A0042459

分散多領域多能マイクログリッド群協調AGCアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Coordinated AGC Algorithm for Distributed Multi-region Multi-energy Micro-network Group

著者 (2件)： Xi Lei (三峡大学電气与新能源学院 宜昌443002) ,  Zhou Lipeng (三峡大学電气与新能源学院 宜昌443002)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 46  号： 9  ページ： 1818-1830  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 総合エネルギー多地域協力は電力網の発展傾向であり、核心問題はどの方法を採用して多区域に対して協同を行うかである。本文では、Q(σ)に基づいて、資格跡と二重Q学習を融合し、多領域多エネルギーマイクログリッド群向けのマルチエージェント協同制御アルゴリズム、即ちDQ(σ、λ)を提案し、従来の強化学習活動の探索値過大評価を避けながら、分散多区域の協同を獲得した。改良IEEE2区域負荷周波数制御モデルおよび3区域多エネルギーマイクログリッド群自動発電制御(Automaticgenerationcontrol,AGC)モデルシミュレーションを通じて、従来の方法と比べた。提案したアルゴリズムには,高速収束とより良い動的性能があり,分散多領域多重エネルギーマイクログリッドの協調を獲得できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  電力系統 ,  多重化 ,  対角和 ,  負荷周波数制御 ,  全エネルギー ,  強化学習 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： Q学習 ,  制御アルゴリズム ,  マルチエージェント ,  自動発電制御 ,  モデルシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マイクログリッド ,  協調 ,  AGC ,  アルゴリズム