[发明专利]一种基于强化学习的超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数智能在线优化方法在审
| 申请号： | 202310715004.7 | 申请日： | 2023-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN116719286A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 黄从智;蒋茜茜 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于强化学习的超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数智能在线优化方法，在保持机组快速跟踪能力下，考虑机组运行安全性和经济性，实现控制系统控制参数实时在线调整。根据超超临界机组物理结构，设计协调控制系统的控制策略，确定系统的输入输出变量，以超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数为优化目标，搭建强化学习模型，将控制系统作为环境，将误差及其一阶导数为状态，以机组快速响应负荷能力、内部安全性、经济性和节能效益设置奖励，使用SAC算法训练智能体，根据环境和状态选择不同的优化动作，依据动作后获得的奖励大小改进优化动作，使智能体自主学习自抗扰控制器参数优化，设计SAC算法，使参数优化过程收敛，完成基于强化学习的参数优化模型训练，获得最优参数。本发明为解决超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数智能在线优化问题提供了一种方案和思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 临界 机组 协调 控制系统 控制器 参数 智能 在线 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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