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SELECTIVE INITIAL STATE CRITERIA TO ENHANCE CONVERGANCE RATE OF Q-LEARNING ALGOTITHM IN POWER SYSTEM STABILITY APPLICATION

机译：选择性初始状态标准，提高电力系统稳定性应用中Q学习算法的收敛速率

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In this paper, a modified Q-Learning algorithm is proposed to enhance the convergence speed of the conventional algorithm to reach a near optimal policy. This is achieved by using selective initial state criteria (SISC) instead of choosing initial state randomly in each episode. The proposed method is implemented to control power system stabilizers to enhance power system stability. The validity of modified Q-Learning has been tested on a 2 area, 4 machines power system.

机译：在本文中，提出了一种改进的Q学习算法来提高传统算法的收敛速度到达近最佳政策。这是通过使用选择性初始状态标准（SISC）来实现的，而不是在每个集中中随机选择初始状态。所提出的方法被实施为控制电力系统稳定器以提高电力系统稳定性。修改后Q学习的有效性已在2个区域，4台机电力系统上进行了测试。

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来源
《IFAC Symposium on Mechatronic Systems》|2009年||共4页
会议地点
作者
Ramtin Hadidi; Benjamin Jeyasurya;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Convergence; Q-Learning; Power system stability; Reinforcement learning;

机译：融合;Q-Learning;电力系统稳定;加强学习;

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