改进的PID神经网络在近似动态规划中的应用：SVC控制优化

"该文提出了一种改进的近似动态规划方法，并将其应用于静止无功补偿器（SVC）的附加阻尼控制，旨在解决近似动态规划中因随机初值选择导致的收敛速度慢的问题。通过引入改进的PID神经网络，建立了初始执行网络与PID控制器之间的等价关系，提高了算法的收敛效率。改进后的神经网络结构简洁，扩展性好，且具有更强的鲁棒性。在4机2区系统的仿真测试中，验证了所提算法及初值选取方法的有效性，即使在部分状态反馈和存在延时的情况下也能实现良好的控制效果。" 本文主要探讨的是近似动态规划（Approximate Dynamic Programming, ADP）的一种优化策略，该策略主要解决了传统ADP算法中由于随机选取初始值而可能导致的收敛速度慢的问题。动态规划通常用于求解多阶段决策过程的最优策略，但由于状态空间的维度增加，会导致计算复杂度急剧上升，即所谓的“维数灾”问题。为解决这一问题，ADP采用近似方法计算代价函数，但随机选取的初始值可能导致算法需要多次迭代才能收敛。 针对这个问题，作者提出了基于改进PID神经网络的直接启发式动态规划算法。这个算法创新之处在于它将PID控制器的原理应用到神经网络的初始设置中，通过已知的PID控制器指导选择合适的初值，从而提高了算法的收敛速度。PID神经网络结合了PID控制器的稳定性和神经网络的自适应能力，简化了网络结构，并增强了系统的鲁棒性，使其能够应对系统参数变化或干扰。 此外，该文在4机2区电力系统中对SVC的附加阻尼控制进行了仿真研究，以验证提出的算法。SVC是一种用于改善电网电压质量和稳定性的重要设备，附加阻尼控制能增强系统的动态性能。仿真结果显示，改进的算法不仅有效，而且在部分状态反馈和存在延迟的复杂情况下仍能保持良好的控制性能。 这项工作为ADP在实际系统中的应用提供了一个更高效、更稳定的解决方案，尤其是在电力系统控制领域，对于提高SVC控制策略的优化和实时性能具有重要意义。同时，这种方法也展示出在其他需要动态优化的工程问题中可能的应用潜力。