| 题名 | 基于多Agent电网自适应协调保护的研究 |
| 作者 | 詹克非 |
| 答辩日期 | 2017 |
| 导师 | 王惠中 ; 杨文斌 |
| 关键词 | 多Agent系统 自适应保护 拓扑分析 网络最大流算法 距离保护 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 为了顺应当前电网的发展趋势,未来我国将以特高压为骨干网架,建立坚强的智能电网,因此对继电保护也提出了更为严苛的要求。继电保护作为电网的安全卫士,不误动和不拒动已经成为其最基本的要素。因此,设计一种具有良好适应性与稳定性的继电保护装置已经迫在眉睫,“自适应保护”这一思想便是在这样的大背景下应运而生。随着计算机以及人工智能技术的发展,一些学者发现,人工智能凭借其强大的自主性、学习能力与自适应保护这一思想相得益彰,两者的结合可以弥补各自存在的不足,这其中最具代表性的当属多Agent技术。本文重点将多Agent技术应用于继电保护中,并针对传统继电保护装置存在的问题,设计了基于多Agent自适应协调保护系统,拓宽了继电保护的研究领域。本文首先介绍了多Agent技术在自适应继电保护中的应用。由于自适应的实现离不开对电网实时和快速的拓扑分析,因此首先针对深度优先搜索法需要回溯的问题,使用更为合理的广度优先搜索法对电网进行拓扑分析,降低了节点的搜索次数。随后介绍了网络最大流算法,重点阐述了最大流算法中的最短增广路径算法并结合广度优先搜索法给出了电网连通性的分析方案。所采用的方案缩短了实时环境下的运算时间。多Agent系统是目前人工智能领域的研究热点。本文引入了Agent强化学习机制,增强了多Agent系统的自适应能力。并且通过对分布式与集中式的多Agent体系结构的比较,构建了一种基于层次化多Agent模块的广域保护系统。其中重点对中间的协调层进行研究,该层是整个保护系统的核心,它的作用是完成大部分的数据处理任务并且可以与上下层相互配合,确保系统能够在实时环境下做出最正确的决定。当电网发生故障时,该系统可作为电网的后备保护,配合主保护将故障切除,保证电网安全可靠运行。同时,本文在Net Beans开发环境下开发了基于JADE的多Agent系统,通过平台监测及可视化界面的显示,实现了系统的协调控制。为了体现基于多Agent分层保护系统的自适应能力,本文最后针对传统距离保护表现出的抗过渡电阻能力差的问题,设计了一种基于多Agent自适应距离保护的解决方案,该方案通过自动调整保护边界的方法消除了过渡电阻的影响,从而降低了误动以及拒动发生的概率。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 79 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/93031]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 詹克非. 基于多Agent电网自适应协调保护的研究[D]. 2017. |
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