基于Actor-Critic学习的自适应PID励磁控制研究  

Research on Adaptive PID Excitation Control Based on Actor-Critic Learning

作　　者：刘刚 牛浩 虞儒新 许林波 陆晓忠 赵力航 邱悦 王鹏宇 Liu Gang;Niu Hao;Yu Ruxin

机构地区：[1]浙江浙能嘉华发电有限公司 [2]浙江浙能技术研究院有限公司

出　　处：《电力设备管理》2024年第23期183-185,共3页Electric Power Equipment Management

摘　　要：针对传统PID励磁控制在参数确定后不能无法在线调整的问题,设计了一种基于Actor-Critic学习的自适应PID励磁控制,使用径向基函数神经网络,对强化学习中的策略函数和价值函数进行逼近,并通过梯度下降法对神经网络权值进行迭代更新。建立了发电机励磁系统的数学模型,通过MATLAB/Simulink仿真实验验证了所提方法的有效性。通过与传统PID的对比分析,验证了所提方法相较于传统PID的优越性。

关 键 词：励磁系统 Actor-Critic学习 自适应PID励磁控制 RBF神经网络 

分 类 号：TP2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]