储能汇聚参与辅助调频服务的协同优化算法

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nisshei5zd
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用户侧分布式储能是电网潜在的优质调频资源,它们的闲余时间和闲余电量未能得到很好的利用.本文以分布式储能集群为研究对象,基于状态势博弈理论提出了一种完全分布式的协同优化算法,实现分布式储能有效汇聚参与电网一次调频.为适应分布式储能频繁退出/参与调频辅助服务,本文首先将分布式储能一次调频问题转化为状态势博弈,依据分布式储能汇聚特点与需求,建立了分布式储能的行为逻辑与互动机制.在事件驱动机制下,使得分布式储能自适应地通过相互博弈来动态调整自身策略,保证分布式储能集群单位调节功率的充足与稳定.最后给出了交流微电网
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针对水面无人艇的路径规划,首先用仿生学算法对环境障碍物做开运算,提出改进的蚁群算法搜索可行路径得到航路点序列,优化合并没有障碍物的相邻航路点并顺序连接,得到可行且无碰撞风险的全局路径;其次,使用Dubins曲线算法对连接点进行平滑处理,分析其几何特性并找出其不足之处;最后,引入贝塞尔三阶曲线理论对于已经优化过的折线段进行平滑处理,使其在满足最小旋转半径的同时,也满足USV动力学特性,最终得到一条优化可行的路径.仿真结果证明本算法设计的光滑路径在计算复杂度、路径优化等方面都有了较大的提高.
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本文研究通信范围有限的智能体群组编队问题,探索网络攻击下多智能体系统弹性均值趋同控制策略.现有的工作表明,多智能体系统可通过维持一个所谓r–鲁棒的通信网络,实现分布式弹性趋同控制器的设计.然而,传统的方法中只有当单个智能体的通信范围足够大时,才能使网络满足r–鲁棒这一特定条件.本文利用智能体可移动的特性放宽了对通信范围的要求,通过小组化和模块化的设计思想以及相应的编队策略,让智能体沿预设轨道做周期性运动,从而达成具有r–鲁棒的通信网络,并基于该通信网络提出了一种分布式弹性均值趋同控制方法.此外,分析给出了
近年来随着深度学习尤其是深度强化学习模型的不断增大,其训练成本即超参数的搜索空间也在不断变大,然而传统超参数搜索算法大部分是基于顺序执行训练,往往需要等待数周甚至
针对固定节点数的渐近最优快速扩展随机数算法(RRT*FN)精度低、收敛到最优值速度慢等问题,提出一种改进的RRT*FN路径规划算法,并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题.首先,改进算法使用与RRT*FN算法相同的均匀采样方法进行路径搜索,当搜索到一条初始路径时,在之后的路径规划中使用启发式采样方法.在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种
针对受扰非线性多智能体网络,研究分布式鲁棒包容控制方法.采用微分博弈理论将有界L2增益包容控制问题描述成多玩家零和博弈问题.对于每个跟随者,当至少有一个领航者与其存在有向路径通信时,基于局部邻居信息定义每个跟随者的性能指标,从而得出包容误差L2有界且零和博弈解存在的结论.在系统动态完全未知的情况下,采用积分强化学习算法和执行-评价-干扰网络,在线得到近似最优策略.仿真结果表明了所提出方案的有效性和正确性.
针对通讯受限条件下大规模移动机器人编队任务,本文提出了基于行为的分布式多机器人线形编队控制和避障算法.机器人个体无需获得群体中所有机器人的信息,而是根据传感器获取的环境信息和局部范围内的机器人信息对其自身的调整方向进行预测,并最终很好地完成了设定的编队及避障任务.由于本文方法需求的通讯量不大,并且采用分布式控制,因此该方法适用于大规模的机器人集群编队任务.文中还给出了本系统的稳定性分析,证明了系统的稳定性.实验结果表明该算法使得机器人能够仅通过局部信息形成线形编队,在遇到障碍物后能够灵活避开障碍物,并且在
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