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Event-Driven Nonlinear Discounted Optimal Regulation Involving a Power System Application
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资源说明：本文档为一篇研究论文，标题为《Event-Driven Nonlinear Discounted Optimal Regulation Involving a Power System Application》，涉及的主要内容是通过神经网络近似架构，在事件驱动的自适应批评框架下处理非线性折扣最优调控问题。文章的主旨是采用改进的学习算法，使得通过训练神经网络得到事件驱动的最优控制律，同时文章还包含了稳定性保证和仿真说明。此外，不需要在实施过程中采用初始稳定控制策略，且闭环系统被构建为一个脉冲模型。通过使用Lyapunov方法来解决相关稳定性问题，并且通过仿真研究，包括对电力系统的应用，来验证本文设计方法的有效性。
从文档内容中可以提取出以下知识点：
1. 非线性最优调控：研究在电力系统中，如何进行非线性最优调控，以达到优化系统性能的目的。这通常涉及到复杂的数学问题，如汉密尔顿-雅可比-贝尔曼方程求解。
2. 事件驱动的自适应批评框架（Event-Driven Adaptive Critic Framework）：这种框架是为了优化控制律而设计的，特别是在遇到系统状态变化等“事件”时，能够进行即时的控制调整。
3. 神经网络近似架构（Neural Network Approximation Architecture）：由于“维数的诅咒”问题，即随着系统维数的增加，计算最优控制策略变得非常困难。利用神经网络的逼近能力，可以对非线性最优调控问题进行迭代计算。
4. 改进的学习算法（Improved Learning Algorithm）：为了获得事件驱动的最优控制律，文中提出了一种改进的学习算法，使系统能够在训练神经网络的过程中进行自我调整。
5. 稳定性保证（Stability Guarantee）：研究中特别强调了系统的稳定性问题，并通过Lyapunov方法来保证系统的稳定性。
6. 电力系统应用（Power System Application）：文档中提到的仿真研究包括了电力系统应用，说明了该理论和技术在实际电力系统调控中的适用性和有效性。
***apunov方法（Lyapunov Approach）：在闭环系统稳定性分析中，Lyapunov方法提供了一种理论框架，用以分析和证明控制系统的稳定性。
8. 脉冲模型（Impulsive Model）：闭环系统被描述为脉冲模型，意味着系统行为在某些特定时刻会经历急剧的变化。
9. Hamilton–Jacobi–Bellman方程（Hamilton–Jacobi–Bellman Equation）：这是动态规划中用于解决最优控制问题的基本方程，尤其适用于非线性系统的最优调控问题。
10. 国家自然科学基金、北京自然科学基金、美国国家科学基金会等的资金支持（NSFC Funding）：研究得到了多个国家和机构的资助，表明其研究的重要性以及被学术界认可的程度。
以上知识点反映了在电力系统应用中事件驱动非线性折扣最优调控的重要性和应用前景，同时也展示了神经网络和动态规划在复杂系统控制中应用的深度与广度。研究者们通过采用先进的算法和理论，为解决实际工程问题提供了新的思路和方法。
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