谭敏
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：华南理工大学电力学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程水利工程更多>>
- 基于量子群搜索算法的机组组合问题的研究被引量：2
- 2015年
- 为提高群搜索优化算法的优化效果,提出一种新型量子群搜索算法,并应用于电力系统机组组合求解。采用量子位概率幅表示量子当前信息,避免了计算过程中的反复解码过程;利用量子旋转门进行种群更新,进一步简化了算法流程;提出一种改进的种群初始化策略和启发式约束处理策略,有效提高了算法搜索效率。仿真结果表明:与其他智能优化方法相比,所提算法全局收敛性更强,同时能保证较短的寻优时间。
- 李金茗张孝顺谭敏余涛郭乐欣
- 关键词：电力系统机组组合量子进化算法
- 基于狼爬山快速多智能体学习策略的电力系统智能发电控制方法被引量：7
- 2015年
- 为了解决互联复杂电力系统环境下自动发电协调控制问题,提出了一种多智能体智能发电控制策略。提出了一种具有多步回溯及变学习率的多智能体新算法——"狼爬山"算法。该算法可根据据CPS标准求解各种复杂运行环境下的平均策略。基于混合策略及平均策略,此算法不仅在非马尔可夫环境及大时延系统中具有高度适应性,而且能解决新能源电源接入所带来的互联复杂电力系统环境下自动发电协调控制问题。对标准两区域负荷频率控制电力系统模型及南网模型进行仿真,结果显示该算法能获得最优平均策略,闭环系统性能优异,与已有智能算法相比具有更高的学习能力及快速收敛速率。
- 席磊余涛张孝顺张泽宇谭敏
- 基于群智能强化学习的电网最优碳-能复合流算法被引量：4
- 2017年
- 结合电网能流和碳排放流的传输特性,建立了电网最优碳-能复合流的数学模型,并提出了基于群智能的多步回溯Q(λ)强化学习算法,有效解决了电网碳-能复合流的动态优化问题。其中以线性加权的方式把电网网损、碳流损耗和电压稳定设计为奖励函数,通过引入粒子群的多主体计算,每个主体都有各自的Q值矩阵进行寻优迭代。IEEE118节点仿真结果表明:较传统Q(λ)算法本文所提出算法能在保证较好全局寻优能力的同时,收敛速度至少能提高10倍以上,为解决实际大规模复杂电网的碳-能复合流在线滚动优化提供了一种快速、有效的方法。
- 郭乐欣张孝顺谭敏余涛
- 关键词：群智能
- 抽水蓄能电站移峰填谷经济效益仿真研究被引量：1
- 2015年
- 目前,对抽水蓄能电站(抽蓄)移峰填谷带来的经济效益分析仍处于定性层面,为改善这种情况,本文通过建立抽蓄移峰填谷经济效益数学模型对其进行定量化研究。建立模型时,主要采用"有无对比法"来分析抽蓄在移峰填谷过程中带来的节煤降耗效益。运用二次规划法对模型中多约束问题进行求解,同时应用等微增率准则对模型中火电出力进行优化。此外,为提高模型求解效率,本文将所有火电机组进行归一化处理。最后,对某电网中抽蓄带来的节煤降耗效益进行了定量计算与分析。
- 谭敏王兴华徐豪郭乐欣李清余涛
- 关键词：抽水蓄能移峰填谷等微增率准则
