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基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制
1
作者 周毅 周良才 +2 位作者 史迪 赵小英 闪鑫 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期682-692,共11页
可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型... 可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型由于非凸性和大规模性,求解时间较长且存在收敛性问题.鉴于常规深度强化学习具有“离线训练、在线端对端形成策略”的优点,但在动作探索过程中无法保证系统安全性,提出一种基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制方法.首先,将电网频率控制建模为约束马尔可夫决策过程,对决策过程添加相关安全约束进行智能体设计;然后,基于华东电网实际系统算例对智能体进行训练和性能提升;最后,对比智能体决策与常规AGC策略效果.结果表明:所提方法在多种运行方式下可快速生成有功频率控制策略,且保证系统频率恢复过程中电网的安全性,可辅助调度员在线决策. 展开更多
关键词 有功频率协同控制 人工智能 深度强化学习 约束马尔可夫决策过程 智能体
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安全强化学习及其在机器人系统中的应用综述 被引量：2
2
作者 张昌昕 张兴龙 +1 位作者 徐昕 陆阳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2090-2103,共14页
强化学习是一类通过与环境交互实现序贯优化决策的机器学习方法,已经在游戏、推荐系统及自然语言处理等任务中得到了应用.然而,强化学习算法应用于真实世界中的机器人系统时,如何保证安全性仍然面临挑战.近年来,针对机器人系统的安全强... 强化学习是一类通过与环境交互实现序贯优化决策的机器学习方法,已经在游戏、推荐系统及自然语言处理等任务中得到了应用.然而,强化学习算法应用于真实世界中的机器人系统时,如何保证安全性仍然面临挑战.近年来,针对机器人系统的安全强化学习方法研究已经成为热点方向,获得了机器人和强化学习领域的广泛关注.本文结合现有的工作,综述了安全强化学习理论和方法的重要成果和发展趋势,并重点关注了现有方法在机器人领域的适用性.本文首先给出了安全强化学习的一般问题描述.其次,从方法和性能的角度重点介绍了该领域的最新重要进展,包括约束策略优化、控制障碍函数、安全过滤器和对抗性博弈训练等方法,以及安全强化学习方法在地面移动机器人系统、无人飞行器和其他机器人系统中的应用情况.最后,对该领域的未来研究方向进行了展望和探讨. 展开更多
关键词 机器人 安全强化学习 约束马尔可夫决策过程 鲁棒性
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一种基于认知无线电技术的能效传输控制方案
3
作者 朱江 黄海洋 李少谦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第31期28-32,共5页
提出了一种基于认知无线电(CR)技术的跨层传输控制方案,该方案在满足与主用户冲突率约束及缓存器状态约束的前提下,最小化系统平均功率消耗。该方案被建模为约束马尔可夫决策过程(CMDP),并采用线性规划(LP)求解此CMDP。引入状态聚合来解... 提出了一种基于认知无线电(CR)技术的跨层传输控制方案,该方案在满足与主用户冲突率约束及缓存器状态约束的前提下,最小化系统平均功率消耗。该方案被建模为约束马尔可夫决策过程(CMDP),并采用线性规划(LP)求解此CMDP。引入状态聚合来解决CR网络中信道状态信息在某些情况下不可获取的问题。为降低LP的求解复杂度,通过状态聚合和行动集缩减解决CMDP的维灾问题。仿真结果表明,方案能够在满足约束的条件下最小化功率消耗,而且低复杂度的求解方法对该方案性能的影响很小。 展开更多
关键词 认知无线电 能效 跨层设计 传输控制 约束马尔可夫决策过程
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