面向微电网分布式多智能体控制抗随机通信中断的牵制决策信息物理视角
系统与控制
2022-01-03 v1 系统与控制
摘要
在本研究中，我们提出了一种针对孤岛微电网中基于牵制的分布式多智能体（PDMA）自动发电控制（AGC）抗随机通信中断的决策策略。目标微电网被构建为一个信息物理系统，其中物理微电网被建模为具有详细系统动态公式的逆变器接口自治电网，通信网络拓扑被视为独立于其物理连接的网络系统。所提方法的主要目标是在所有分布式发电机（DGs）中决定需被牵制的最小发电机数量及其身份。牵制决策基于复杂网络理论并使用遗传算法（GA）做出，目的是在 PDMA 控制结构中同步和调节所有发电机母线的频率与电压，即无需借助中央 AGC 代理。此后，利用深度学习（DL）技术构建网络系统拓扑与牵制决策之间的映射，从而在对随机通信中断后新网络系统拓扑进行检测时几乎可即时做出牵制决策。所提决策方法通过一个 10 机 38 母线微电网的时域仿真进行暂态稳定性分析验证。
引用
@article{arxiv.2103.05824,
title = {A Cyber-Physical Perspective to Pinning-Decision for Distributed Multi-Agent Control in Microgrid against Stochastic Communication Disruptions},
author = {Samson S. Yu and Tat Kei Chau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05824},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 7 figures, 2 tables