6、耦合系统的参数模型分析与受限切换的开关线性系统模型降阶

耦合系统的参数模型分析与受限切换的开关线性系统模型降阶

1. 引言

在许多工程和科学领域中,我们常常会遇到复杂的大规模时变过程模型。这些高维模型通常与偏微分方程(PDEs)的空间离散化相关。模型降阶(MOR)的目标是找到高效的计算方法,用更简单、更小的模型替代复杂模型,同时仍能捕捉原过程的行为。降阶模型(ROM)可以作为原模型的有效替代,用于模拟、分析或控制等任务。

在线性时不变(LTI)系统的背景下,平衡截断(BT)是一种常见的方法。其核心思想是将动态系统转换为平衡形式,使得难以到达的状态也难以观测。

开关系统是混合系统的一个子类,可看作是有限状态自动机与一组有限的LTI子系统(也称为模式)相互作用的结果。开关系统在机械和航空系统控制、功率转换器以及汽车工业等领域有广泛应用。然而,当状态空间维度较大且开关线性系统(SLS)包含大量子系统时,模拟、优化和控制等任务可能会面临困难。为解决这一问题,可以通过MOR将原SLS近似为降阶SLS。

一般来说,SLS的开关信号不受限制,可以遵循任何轨迹。在这种情况下,可达性和可观测性的概念已在子空间和格拉姆矩阵(Gramians)方面进行了研究。但在许多实际应用中,开关信号遵循特定的序列或模式,如自动变速箱换挡和功率转换器。因此,本文的主要目标是开发适用于受限开关信号的MOR方法。

2. 线性开关系统:定义与性质

连续时间开关线性系统(SLS)用$\Sigma$表示,由以下方程描述:
$\Sigma :
\begin{cases}
\dot{x}(t) = A_{\sigma(t)}x(t) + B_{\sigma(t)}u(t), x(0) = 0

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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