人工情感Q学习的互联电网自动发电控制算法

被引：4

作者：

殷林飞

郑宝敏

余涛

机构：

[1] 华南理工大学电力学院

来源：

控制理论与应用 | 2016年 / 33卷 / 12期

关键词：

人工情感; Q学习; Q(λ)学习; 自动发电控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

对互联电网中自动发电控制AGC中控制策略进行改进,设计了人工智能中的人工心理学和人工智能中的机器学习结合的控制策略.分别对Q学习算法和Q(λ)学习算法进行改进,设计了具有人工情感的智能体.提出了人工情感Q学习算法和人工情感Q(λ)学习算法.且将人工情感分别作用于Q学习算法和Q(λ)学习算法中的输出动作、学习率和奖励函数.最后在IEEE标准两区域和南方电网四区域的互联电网Simulink模型中进行数值仿真.绘制并统计了控制性能指标、区域控制误差和频率偏差的值.从仿真结果看,所提人工情感Q学习算法和人工情感Q(λ)学习算法控制效果优于原有Q学习算法、Q(λ)学习算法、R(λ)算法、Sarsa算法、Sarsa(λ)算法和PID控制算法,该数值仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性.

引用

页码：1650 / 1657

页数：8

共 14 条

[1]

基于JADE的多智能体动态博弈自动发电控制仿真平台研究.[D].郑闻成.华南理工大学.2014, 01

[2]

人脸面部表情的情感识别研究.[D].陈鑫.天津大学.2014, 05

[3]

多层情感模型的研究.[D].何海鹏.太原理工大学.2010, 10

[4] 深度强化学习综述:兼论计算机围棋的发展 [J].

赵冬斌 ;

邵坤 ;

朱圆恒 ;

李栋 ;

陈亚冉 ;

王海涛 ;

刘德荣 ;

周彤 ;

王成红 .

控制理论与应用, 2016, 33 (06) :701-717

[5] 基于人工情感的Q-学习算法在机器人行为决策中的应用 [J].

谷学静 ;

高贝贝 ;

朱朝月 .

自动化与仪表, 2015, 30 (07) :13-16+48

[6] 表情和姿态的双模态情感识别 [J].

闫静杰 ;

郑文明 ;

辛明海 ;

邱伟 .

中国图象图形学报 , 2013, (09) :1101-1106

[7] 基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学习 [J].

祝宇虹 ;

魏金海 .

机械与电子, 2012, (09) :72-76

[8] 人工情感研究综述 [J].

祝宇虹 ;

魏金海 ;

毛俊鑫 .

江南大学学报(自然科学版), 2012, 11 (04) :497-504

[9]

Artificial emotion model based on reinforcement learning mechanism of neural network.[J]..The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications.2011, 03

[10] 人工情感及其应用 [J].

宋亦旭 ;

贾培发 .

控制理论与应用, 2004, (02) :315-320

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