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文章提出一种基于动态随机最优化的自适应高效能量流控制策略(AEOEFCS)。它采用自适应高效能量流控制架构,运用贝尔曼动态方程的成本函数,以循序渐进的方式动态编程;行为网络是3层前向反馈神经网络,权值更新规则是基于反向传播算法;评测网络包括输入层、隐层、输出层;评测网络的权值更新规则是基于自适应梯度规则。自适应高效能量流控制器协调有功和无功能量流控制。仿真结果表明,相对于传统的AGC方法,AEOEFCS不仅具有较低的燃料成本和较低的系统线损,而且系统能量流更加均匀,对系统负载具有较强的适应性。