基于情感自学习神经网络的电力系统分布式复合学习控制

作者：石童昕; 陈龙胜; 任勇

来源：控制理论与应用, 2023, 1-10.

• 电力系统
• 多智能体
• 情感自学习神经网络
• 复合学习控制

针对非线性多智能体电力系统(Nonlinear muti-agent power systems, NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,基于连续情感自学习神经网络(Continuous emotional self-structuring neural networks,CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串-并行辨识模型以获取模型辨识误差;其次,基于CESSNNs的输出和模型辨识误差为NMAPSs设计复合学习控制策略并基于Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性.最后,仿真实验表明所设计的控制策略的有效性.

• 单位
  山东科技大学; 南昌航空大学