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一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法

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专利号 2023100243341 专利名称 一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法
专利类型 发明专利 国际分类 G05B13/04
申请人 中国矿业大学 申请地址 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学
发明人 刘晓敏 申请日期 2023-01-09
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 07:51:10
专利摘要 本发明公开了一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法,包括:将燃煤发电系统建模为双时间尺度系统;将燃煤发电最优跟踪控制问题转化为降阶增广误差系统的调节问题;引入连续单调有界奇函数,将不对称输入约束在控制范围的中值附近进行对称转换;设计不加额外惩罚项的性能指标函数,将约束控制问题转变为无约束控制问题;根据从原始燃煤发电系统采样获取的信息更新状态‑动作值函数,提出Q学习算法,利用单个评价神经网络近似Q函数,通过最小二乘法更新神经网络权值,运用策略梯度下降法设计自适应降阶控制器。本发明通过利用奇异摄动理论和系统运行数据解决了燃煤发电系统优化控制中的难以精确建模、非对称输入约束等难题。

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