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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于经验导向Q学习的锅炉汽轮机系统负荷控制方法，包括：将原始负荷控制问题转化为关于跟踪误差的增广误差系统调节问题；基于锅炉汽轮机运行历史数据构建经验池，提出离策略Q学习方法，根据批量采样信息更新状态‑动作值函数，设计评价神经网络近似Q函数，并结合最小二乘法迭代更新状态‑动作值Q函数；再利用的采样‑训练循环嵌套训练框架，进一步在线优化评价网络权值；设计Q学习自适应控制器，生成具有优化趋向的数据存入经验池，实现Q学习算法的导向学习，以自适应调整系统的负荷控制策略。本发明高效利用系统运行数据和经验导向的学习方式，解决了锅炉汽轮机系统负荷控制中的数据利用难和数据质量要求高等难题。
主权项：1.一种基于经验导向Q学习的锅炉汽轮机系统负荷控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，固定采样周期Ts，对锅炉-汽轮机系统进行离散化，得到离散锅炉汽轮机系统，将离散锅炉汽轮机系统的原始负荷控制问题转化为关于跟踪误差的增广误差系统调节问题；步骤2，基于锅炉汽轮机历史采样数据构建关于增广误差系统的经验池，提出离策略的Q学习方法，并根据批量采样信息更新状态-动作值函数，设计单评价网络近似Q函数，并结合最小二乘法更新评价网络权值；步骤3，构建基于经验导向的数据再利用的采样-训练循环嵌套训练框架，进一步在线优化评价网络权值；步骤4，利用策略梯度下降法设计Q学习自适应控制器，生成具有优化趋向的数据存入经验池，实现Q学习算法的导向学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于经验导向Q学习的锅炉汽轮机系统负荷控制方法
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