1、電力系統(tǒng)是一個非線性、時變、高維的系統(tǒng)，如何進行有效的控制，以保證其更加安全穩(wěn)定運行，一直是眾多學者研究的課題，而且隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，以及隨機性較強的新能源的接入，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性面臨的挑戰(zhàn)越來越嚴峻。
　　常規(guī)的最優(yōu)控制方法存在一定的局限性，如變分法只能解決控制量不受約束的最優(yōu)問題，極大/極小值原理只能解決常微分方程描述的最優(yōu)控制問題，動態(tài)規(guī)劃雖然能夠解決比常微分方程所描述的更具有一般性的最優(yōu)控制問題，但由于其是時

2、間向后的算法，存在維數災的問題。
　　自適應動態(tài)規(guī)劃（Adaptive Dynamic Programming,ADP）是人工智能和控制技術融合的產物，其實質是利用神經網絡的函數近似結構來近似哈密頓-雅可比-貝爾曼方程的解。該方法可以不依賴被控對象的數學模型，也可以不需要精確定義性能指標，而且能夠在線學習，將這種方法引入到電力系統(tǒng)中，能夠為電力系統(tǒng)的非線性最優(yōu)控制提供一種新思路。
　　本文首先介紹了ADP的發(fā)展歷程，并將國內

3、外文獻中有關ADP在電力系統(tǒng)中應用的研究進行了總結歸類。然后介紹了ADP的理論來源、分類、優(yōu)點、參數選擇方法和歸一化方法。
　　接著推導出了單機無窮大系統(tǒng)的三階狀態(tài)方程，介紹了ADHDP算法的原理和PSO尋優(yōu)PID參數的原理，將ADHDP應用于同步發(fā)電機的勵磁控制，并與PSO尋優(yōu)的PID勵磁控制進行了比較，以驗證其控制的有效性。
　　最后介紹了STATCOM的數學模型和控制策略，以及GrHDP算法的原理，將GrHDP應用于S