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多目标执行依赖启发式动态规划磁控制 ap

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  原书缺此页 万方数据 第3期 林小峰等:多目标执行依赖启发式动态规划励磁控制 ·29· 维数灾问题。多目标最优化问题中,向量值型性能 JH(X,U)≥0 指标函数使得维数灾更加严重。 。。 (2) uⅢ(x,u)一∑y炉 自适应动态规划ADP(adaptivedynamic 其中y}o一扩1(z。,“。)≥0,i为效用函数,i一1,2, programming)是Werbos在动态规划基础上结合 神经网络和强化学习提出的一种自适应评价设计 …,k。本文假设系统函数和所有性能指标函数都具 方法。自适应动态规划方法有四种基本结构,分别 有连续一阶导数。寻找到控制策略 为:启发式动态规划HDP(heuristicdynamic U’一[(”i)7,(乱?)7,…]7 (3) 使得向量型性能指标函数最小化,对应的状态为 programming)、二次启发式动态规划DHP(dual heuristic x。一[(zi)7,(z÷),…]7 (4) dynamic programming)、执行依赖启发式 heuristic 定义 解组合(x’,u+)为最优,如果不存在 动态规划ADHDP(action dependent dynamic programming)、执行依赖二次启发式动态 J一“(X。,U’)。 dualheuristic 规划ADDHP(action—dependent 此处,定义 dynamicprogramming)。它可以解决以上提到的维 数灾问题;并且在时间上是由前往后顺时序计算, EZ一(UU是问题(P)的最优解)(5) 可以递推优化运行,适合实时控制的要求。本文基 令U。∈EZ,X。为相应的状态序列。那么对于任 意时刻£,控制序列(uS。,“葺:,…)重构出以下问题 于自适应动态规划提出一种多目标ADHDP算法 来解决多目标最优控制问题。 的最优解。 励磁系统对于同步发电机的安全运行及其所 min{弘+,(x毒lu耳1)}“‘ ……。 (£)) (6)() (P1(£)) 在电力系统的稳定性有重要作用。励磁控制通常有 S.t. z斗l—f(z£,地,8) 两个主要目的,其一是维持发电机端电压在设定值 式中:Y:一(y}1],了;2,…,y咿);x件1一(z7件1, 上无静差稳定运行;其--N是为系统提供正阻尼电 z 磁力矩。即既要准确跟踪端电压参考值,又要快速 X晶、L博。分别为X件,和U+,的最优。 使系统稳定,同时发挥电压自动调节器 2 多目标ADHDP AVR(automatic voltageregulator)和电力系统稳 2.1 原理及推导过程 定器PSS(powersystemstabilizer)的功能。同步发 电机励磁控制在同时考虑AVR和PSS两项性能指 基于以上最优性必要条件定义,多目标执行依赖启发式动态规划磁控制 application of multi-objective action-dependent heuristic dynamic programming in excitation control systempdf提出一种新型 标的情况下可以用多目标最优控制问题来描述。传 的递推算法——多目标执行依赖启发式动态规 统最优控制求解都是基于电力系统局部线性化模 划。对于多目标性能指标函数而言,由于各个性能 型来设计的,只能保证在运行点附近具有良好性 指标函数之间可能存在着相互冲突或者互为代价 能。鉴于多目标ADHDP无需对象模型,可自适应的情况,并且更为严重的是在非线性系统中存在随 优化控制性能等特点,本文将其应用在同步发电机 机干扰8,因此动态规划方法难于对其求解。为能 的励磁控制系统中,取得了较好的效果。 够使用动态规划算法来求解这类向量型性能函数 的最优化问题,引入向量的欧几里德范数 1 多目标最优控制的原理 本文考虑的多目标最优控制问题形如 合动态规划求解的标量型性能指标函数。向量型函 数的2一范数(2-norm)表示为 (P) minJ(x,u)一(∥13(x,U),r胡(x,【,), U J一(Ilull:)2 (7) …,‘厂嘲(X,U))7 S.t. zHl一^(zf,U£,8) 其中u忆一、6ii干7五■F=。 t一0,…,T一1 (1) 由于上面假设Y。≥0,问题(P。(f))的向量型 最小形式可以转化为 其中z。给定,控制集合U一(“7。,“71.一)7,状态集 7 (P2) rainJ—YoYo+Y71Y1+… 合x一(z7。,z7l.”)7,状态变量z。∈R”,控制变 S.t. (f一0,。

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