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摘要:
本文提出了一种基于5要素试错更新算法SARSA(λ)强化学习的随机最优自动发电控制方法.该方法不依赖任何系统模型和先验知识并通过试错机理寻求最优控制策略.以控制性能标准(control performance standards,CPS)和区域控制偏差(areal control error,ACE)瞬时滚动值为基础设计了即时奖励函数,有效提高了该方法的收敛速度和控制效果,并在算法中融入了资格迹以解决二次调频过程的延时问题.本文所提出的控制方法在进行状态空间搜索时,能有效摆脱避免搜索较大扰动状态,以此获得更佳的控制效果.标准两区域和南方电网仿真模型研究表明,本算法能给系统提供更加安全的控制策略,具有比Q(λ)算法更好的控制性能,有效提高CPS考核的合格率.
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文献信息
篇名 基于5要素试错更新算法SARSA(λ)的自动发电控制
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 SARSA(λ)算法 自动发电控制 强化学习 控制性能标准(CPS)
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1246-1251
页数 6页 分类号 TP71
字数 5505字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2013.20761
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 余涛 华南理工大学电力学院 165 1484 19.0 31.0
2 张水平 华南理工大学电力学院 3 30 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
SARSA(λ)算法
自动发电控制
强化学习
控制性能标准(CPS)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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