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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)
摘要：本发明涉及聚变等离子体控制技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法。其技术方案包括以下步骤：选择训练模型的数据：在托卡马克聚变等离子体背景下，将当前时刻的等离子体参数作为输入，输出为下一时刻的vloop；构建数据库：收集运行托卡马克装置放电数据以及未来装置前期的放电数据，作为构建模型的初始训练数据。本发明提高托卡马克vloop控制算法精度和响应速度，强化学习模型具备自学习和自适应能力，提升了托卡马克系统中vloop控制方法的长期稳定性和优化效果，提升了整体控制效果，减少了对人工干预和操作的需求，降低了操作成本和人力资源投入，实现可控核聚变具有重要意义。
主权项：1.一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：选择训练模型的数据：在托卡马克聚变等离子体背景下，将当前时刻的等离子体参数作为输入，输出为下一时刻的vloop；构建数据库：收集运行托卡马克装置放电数据以及未来装置前期的放电数据，作为构建模型的初始训练数据；构建神经网络模型：采用长短期记忆神经网络作为训练模型，LSTM神经网络的层数、神经元数量根据具体训练过程确定；神经网络模型的训练：基于主流框架搭建模型并进行训练，根据预测结果调节网络结构；神经网络模型测试：准备除训练数据外的新数据用于模型测试，通过对比预测结果和真实结果的差别判断模型是否有效，进行多步推理验证，并保证该过程预测结果与实验数据保持一致；构建强化学习模型：采用近端策略优化算法；强化学习训练：将训练好的响应模型作为强化学习的交互环境，根据LHW的能力设置探索范围，在规定范围内找到最优控制命令；强化学习模型测试：对当前状态添加一定噪声，基于当前状态利用强化学习控制器给出控制命令，将控制命令输入到响应环境中，查看控制效果；替换当前环电压控制器：在满足控制要求后，将训练好的模型替换传统的vloop控制算法，通过实时采集信号，根据vloop控制的需求，实时给出LHW功率信号，实现vloop的精准控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室) 一种基于强化学习的聚变等离子体环电压控制方法
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