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具有鲁棒稳定性和递归可行性保证的 Koopman 数据驱动预测控制
内容提要
本文提出了一种基于Koopman算子的线性预测器，旨在控制非线性动力系统。该方法为数据驱动，适用于模型预测控制（MPC），能够有效学习非线性系统的稳定模型，并在电网等领域实现实时控制，展现出良好的性能和鲁棒性。
关键要点
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提出了一种基于Koopman算子的线性预测器，旨在控制非线性动力系统。
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该方法为数据驱动，适用于模型预测控制（MPC），设计控制器时极其简单实用。
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利用策略网络训练Koopman算子的特征值，结果显示该方法性能优于无模型强化学习和基于模型的控制。
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提出了一种新的数据驱动框架，用于构建Koopman算子的特征函数，实现预测和控制。
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在电网中实现实时模型预测紧急电压控制，验证了该方法的效力和鲁棒性。
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通过Koopman嵌入学习非线性系统的稳定模型，简化计算并保证模型稳定性。
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开发了基于数据驱动的框架，用于非线性系统的系统识别和线性化控制，展示了更高效和准确的训练结果。
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使用图神经网络学习组合型Koopman操作符，实现非定常系统的建模与控制，展现出更好的效率和泛化能力。
延伸问答
Koopman算子在控制非线性动力系统中有什么应用？
Koopman算子用于构建线性预测器，以控制非线性动力系统，特别适用于模型预测控制（MPC）。
该方法如何保证模型的稳定性？
该方法通过Koopman嵌入学习非线性系统的稳定模型，并允许对Koopman嵌入和算子进行无约束的优化，从而保证模型稳定性。
使用Koopman算子的控制方法与传统方法相比有什么优势？
使用Koopman算子的控制方法在性能上优于无模型强化学习和基于模型的控制，且在噪声数据上训练结果更高效准确。
如何实现电网中的实时控制？
通过使用Koopman算子和深度神经网络，构建实时模型预测紧急电压控制系统，验证了该方法的效力和鲁棒性。
该研究中使用了哪些技术来训练Koopman算子？
研究中使用了策略网络和增强学习来训练Koopman算子的特征值，以接近目标特征值。
图神经网络在该方法中有什么作用？
图神经网络用于学习组合型Koopman操作符，以实现非定常系统的建模与控制，展现出更好的效率和泛化能力。
