基于Q-Learning与PMU测量的发电机参数估计
系统与控制
2020-12-03 v1 系统与控制
摘要
本文提出一种新颖的基于Q-learning的方法，利用PMU测量估计同步发电机参数。采用事件回放生成不同参数下的模型输出，用于训练Q-learning中的智能体。我们假设Q-learning中的智能体不知道模型中某些参数的精确值。随后，规划一个用于探索-利用权衡的最优历史依赖策略。在给定先验知识下，参数向量可视为具有特定奖励的状态，该奖励是与测量值比较的拟合误差的函数。智能体采取动作（增大或减小参数），估计参数将转移到新状态。基于奖励函数，最优动作策略将参数集转移到具有最高奖励的状态。若有多个事件可用，则顺序使用它们，以便更新后的 值可用于提高计算效率。所提方法的有效性通过估计同步发电机动态模型的参数得到验证。
引用
@article{arxiv.2012.00803,
title = {Generator Parameter Estimation by Q-Learning Based on PMU Measurements},
author = {Seyyed Rashid Khazeiynasab and Junjian Qi and Issa Batarseh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.00803},
year = {2020}
}