| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题提出的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·经典的控制策略 | 第12页 |
| ·自适应控制策略 | 第12-13页 |
| ·现代智能的控制策略 | 第13-14页 |
| ·基于强化学习方法的自动发电控制 | 第14-15页 |
| ·本文的工作 | 第15-17页 |
| 第二章 基础理论及仿真模型介绍 | 第17-31页 |
| ·CPS 标准介绍 | 第17-20页 |
| ·强化学习基本理论介绍 | 第20-24页 |
| ·平均报酬模型MDP | 第20-22页 |
| ·分布式强化学习算法 | 第22-24页 |
| ·仿真模型介绍 | 第24-29页 |
| ·元件数学模型 | 第24-26页 |
| ·标准两区域模型介绍 | 第26-27页 |
| ·南方电网模型介绍 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于R 学习的CPS 控制器的设计及仿真研究 | 第31-42页 |
| ·R 学习算法介绍 | 第31-32页 |
| ·基于R 学习的CPS 控制器设计 | 第32-35页 |
| ·奖励函数 | 第32-33页 |
| ·状态集和动作集 | 第33页 |
| ·动作选择策略 | 第33-35页 |
| ·R 学习控制器的迭代步骤 | 第35页 |
| ·R 学习控制器的仿真研究 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于R(λ)学习的CPS 控制器的设计及仿真研究 | 第42-58页 |
| ·R(λ)学习算法介绍 | 第42-45页 |
| ·基于R(λ)学习的CPS 控制器设计 | 第45-46页 |
| ·R(λ)控制器的迭代步骤 | 第46页 |
| ·R(λ)控制器两区域仿真研究 | 第46-53页 |
| ·R(λ)控制器南方电网仿真研究 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 改进的R(λ)控制器设计及仿真研究 | 第58-68页 |
| ·模仿学习原理介绍 | 第58-60页 |
| ·基于改进的R(λ)算法的CPS 控制器设计 | 第60-61页 |
| ·改进的R(λ)控制器两区域仿真研究 | 第61-66页 |
| ·改进的R(λ)控制器南方电网仿真研究 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 基于CEQ 算法的CPS 控制器的设计及仿真研究 | 第68-75页 |
| ·CEQ 算法 | 第68-70页 |
| ·CEQ 基本原理 | 第68-69页 |
| ·CEQ 算法步骤 | 第69-70页 |
| ·基于CEQ 算法的CPS 控制器设计 | 第70-71页 |
| ·奖励函数 | 第70页 |
| ·状态集和动作集 | 第70页 |
| ·动作选择策略 | 第70页 |
| ·CEQ 控制器的迭代步骤 | 第70-71页 |
| ·CEQ 控制器的仿真研究 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
