摘要
本发明公开了一种基于多智能体的智慧火电厂分层优化控制方法,包括:上层厂级调度决策智能体获取各火电机组智能体、风光储智能体和推演智能体的观测数据,并调用预设的多智能体强化学习模块,将火电厂电热负荷优化分配问题建模,求解获得各火电机组智能体和风光储智能体的最优负荷分配结果;下层设备级控制智能体依据各火电机组智能体的最优负荷分配结果,并将各火电机组中的汽轮机、锅炉本体、锅炉辅助设备、供热抽汽装置定义为相应的设备智能体,整合各设备智能体之间的交互信息和设备运行数据、设备参数控制机制,以满足负荷分配结果和运行成本最小为目标,进行设备级多智能体优化控制建模,求解获得各设备智能体的最优控制指令。
技术关键词
分层优化控制方法
火电机组智能
风光储
锅炉辅助设备
仿真模型
控制智能体
供热抽汽
神经网络单元
深度确定性策略梯度
设备运行数据
多智能体强化学习
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