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基于多智能体随机一致博弈的智能发电控制
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基于多智能体随机一致博弈的智能发电控制
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-31页
　　1.1 选题背景与意义第13-21页
　　1.2 国内外研究现状第21-29页
　　　　1.2.1 MA随机一致博弈和狼群捕猎策略的衍生第21-27页
　　　　1.2.2 智能发电控制的发展第27-29页
　　1.3 本文主要工作第29-31页
第二章 基于多智能体随机动态博弈的DCEQ(λ)智能发电控制方法第31-45页
　　2.1 DCEQ(λ)算法第31-33页
　　2.2 DCEQ(λ)的设计第33-37页
　　　　2.2.1 动作区间的模糊化第33-34页
　　　　2.2.2 奖励函数第34页
　　　　2.2.3 资格迹的选取第34页
　　　　2.2.4 均衡选择函数第34-35页
　　　　2.2.5 DCEQ(λ)算法流程第35-37页
　　2.3 算例研究第37-44页
　　　　2.3.1 两区域LFC电力系统仿真研究第37-40页
　　　　2.3.2 南方电网实例仿真研究第40-44页
　　2.4 本章小结第44-45页
第三章 基于狼爬山快速多智能体学习策略的智能发电控制方法第45-56页
　　3.1 狼爬山算法第45-47页
　　　　3.1.1 Q(λ)学习第45-46页
　　　　3.1.2 狼爬山算法原理第46-47页
　　3.2 基于多智能体强化学习的SGC设计第47-48页
　　　　3.2.1 奖励函数的选择第47页
　　　　3.2.2 参数设置第47-48页
　　　　3.2.3 狼爬山算法流程第48页
　　3.3 算例研究第48-55页
　　　　3.3.1 两区域LFC电力系统第48-52页
　　　　3.3.2 CSG模型第52-55页
　　3.4 本章小结第55-56页
第四章 基于狼群捕猎策略的虚拟发电部落控制第56-74页
　　4.1 框架设计第56-58页
　　4.2 WPH-VTC策略第58-60页
　　4.3 基于WPH-VTC策略的AGC设计第60-62页
　　　　4.3.1 奖励函数的选择第60-61页
　　　　4.3.2 参数设置第61页
　　　　4.3.3 WPH-VTC策略流程第61-62页
　　4.4 算例研究第62-72页
　　　　4.4.1 两区域LFC电力系统模型第62-66页
　　　　4.4.2 广东电网模型第66-72页
　　4.5 本章小结第72-74页
第五章 基于孤岛智能配电网的狼群捕猎策略第74-89页
　　5.1 狼群捕猎策略第74-78页
　　　　5.1.1 MAS-CC框架第76-77页
　　　　5.1.2 基于等微增率准则的一致性算法第77-78页
　　　　5.1.3 虚拟一致性变量第78页
　　5.2 狼群捕猎策略的设计第78-79页
　　　　5.2.1 奖励函数的选择第78-79页
　　　　5.2.2 狼群捕猎策略流程第79页
　　5.3 算例分析第79-88页
　　　　5.3.1 预学习第82-83页
　　　　5.3.2 阶跃负荷扰动第83-84页
　　　　5.3.3 脉冲和白噪声负荷扰动第84-85页
　　　　5.3.4 随机负荷扰动第85-88页
　　5.4 本章小结第88-89页
第六章 基于JADE的多智能体动态博弈智能发电控制仿真平台研究第89-99页
　　6.1 SGC-SP第89-95页
　　　　6.1.1 SGC-SP框架第89页
　　　　6.1.2 JADE第89-91页
　　　　6.1.3 实时数据通信第91-92页
　　　　6.1.4 ACL消息发送与监控第92-94页
　　　　6.1.5 智能体的创建与销毁第94-95页
　　6.2 SGC-SP的搭建及运行第95-98页
　　6.3 本章小结第98-99页
第七章 总结与展望第99-102页
　　7.1 全文总结第99-101页
　　7.2 工作展望第101-102页
参考文献第102-113页
附录第113-125页
攻读博士学位期间取得的研究成果第125-127页
致谢第127-129页
答辩委员会对论文的评定意见第129页

本篇论文共129页，点击这进入下载页面。
 
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