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检索条件"主题词=Reinforcement Q-learning algorithm"

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详细简洁

排序：

q-learning-based Finite Control Set Model Predictive Control for LCL-Coupled Inverters with Deviated Parameters 12

Q-Learning-based Finite Control Set Model Predictive Control...

引用

IEEE 12th Data Driven Control and learning Systems Conference (DDCLS)

作者： Zhang, Lei Peng, Yunjian Sun, Weijie Li, Jinze South China Univ Technol Sch Automat Sci & Engn Guangzhou 510640 Peoples R China

ISBN: (纸本)9798350321050

Finite Control Set (FCS) Model Predictive Control (MPC), as an efficient method used for current tracking of LCL-Coupled three-phase inverters, runs into high computational complexity while finding its optimal version with a long predictive interval. For such a difficult problem we take a value function with discounted factors as an indicator to measure the pros and cons of control and propose a novel alternative method based on q-learning algorithm. In the control scheme, the value function is approximated by reinforcement learning(RL) algorithm and furthermore, the long horizons prediction is transformed into an iterative multi-step matrix calculation. At the same time, the optimal switching position is directly obtained without a modulation link, which greatly reduces the computational complexity. Accordingly, a data-driven q-learning algorithm is designed with a proof of convergence. Last, the proposed algorithm's performance in the case of complete deviation from the (unknown) system parameters is verified by simulations.

关键词： reinforcement q-learning algorithm three-phase inverters LCL filter current tracking control Finite Control Set

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