基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究

王永文; 赵雪锋; 李夏叶; 詹巍; 单怡琳; 闫启明; 赵泽宇; 杨锡运

doi:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.01.009

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基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究

更新时间：2025-11-19

- 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究
- 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究
- 全球能源互联网 2025年8卷第1期页码：76-86
- 作者机构：
  
  1. 国家电投集团四川电力有限公司
  2. 国家电投集团西南能源研究院有限公司
  3. 华北电力大学控制与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电投集团四川电力有限公司科技项目(XNNY-WW-KJ-2021-16)~~
- DOI：10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.01.009
  中图分类号： TM73;TP183
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王永文, 赵雪锋, 李夏叶, 等. 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究[J]. 全球能源互联网, 2025,8(1):76-86.

王永文, 赵雪锋, 李夏叶, et al. 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究[J]. 2025, 8(1): 76-86.
王永文, 赵雪锋, 李夏叶, 等. 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究[J]. 全球能源互联网, 2025,8(1):76-86. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.01.009.

王永文, 赵雪锋, 李夏叶, et al. 基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络的多源调频协调策略研究[J]. 2025, 8(1): 76-86. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2025.01.009.

摘要

随着电网中新能源渗透率的增加，传统火电机组调频已无法满足电能质量需求。针对多源场景中传统自动发电控制系统区域控制误差较大的问题，提出一种基于Stackelberg博弈与改进深度神经网络(Stackelberg game and improved deep neural network，S-DNN)的多源调频协调策略。首先，设计一种改进多层次深度神经网络(deep neural network，DNN)，由DNN层、自然梯度提升层、最小二乘支持向量机层顺序递进完成预测、评价、执行动作，输出总调频功率指令。该多层次总调频功率输出模型考虑新能源渗透率对调频系统的动态影响，充分学习历史信息与实时状态中更多的特征，提高了时序调频指令精度。然后基于Stackelberg博弈理论，考虑多源调频特征与协同作用，优化各调频源间的功率分配，提高系统二次调频的经济性。最后，通过算例分析验证了提出的多源调频协调策略的有效性。与传统调频方法相比，所提出的S-DNN多源调频协调策略可有效降低区域控制误差与频率偏差，并降低调频成本。

Abstract

关键词

Keywords

references

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