控制理论与应用

作者：石童昕,陈龙胜,任勇

单位：南昌航空大学,南昌航空大学,山东科技大学 电气与自动化工程学院

关键词：电力系统; 多智能体; 情感自学习神经网络; 复合学习控制

基金：江西省自然科学基金项目(20224BAB202027, 20232ACB202007), 国家自然科学基金项目(61963029, 62003193), 山东省自然科学基金项目(ZR20 20QF049)资助.

针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题, 本文基于连续情感自学习神经网络(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.

来源：2025年第2期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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