【摘 要】
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近似动态规划的基本思想是通过近似计算代价函数,从而避免动态规划中的"维数灾"问题。随机选取初值使得近似动态规划方法需要多次的学习才能最终收敛,极大地限制了在实际系统
【机 构】
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清华大学电力系统国家重点实验室,亚利桑那州立大学电机系
【基金项目】
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国家自然科学基金海外及港澳学者合作研究基金(50828701)
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近似动态规划的基本思想是通过近似计算代价函数,从而避免动态规划中的"维数灾"问题。随机选取初值使得近似动态规划方法需要多次的学习才能最终收敛,极大地限制了在实际系统中的应用。针对上述问题,提出一种基于改进PID神经网络的直接启发式动态规划算法,将初始执行网络与PID控制器之间建立起一种等价关系,因此可以利用已经设计好的PID控制器来指导其初值选取,从而使算法收敛性大大提高。改进的神经网络与常规PID神经网络相比,结构简单且具有更好的扩展性,性能上具有更强的鲁棒性。对4机2区系统的静止无功补偿器附加阻尼控制进行仿真测试,仿真结果表明基于改进PID神经网络的直接启发式动态规划算法和初值选取方法的有效性,并且在部分状态反馈和延时两种情况下有着很好的控制效果。
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