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摘要 - 这封信研究了基于网格形成的安全强化学习策略（GFM）基于逆变器的频率调节。确保在学识渊博的控制策略下基于逆变器的资源（IBR）系统的稳定性，将基于模型的加固学习（MBRL）技术与Lyapunov方法相结合，该方法决定了国家和行动的安全区域。为了获得接近最佳的控制策略，使用从吸引力区域（ROA）采样的数据，可以通过近似动态编程（ADP）安全地改善控制性能。此外，为了增强对逆变器中参数不确定性的控制鲁棒性，提议的MBRL采用了高斯过程（GP）模型，以从测量中有效地学习系统动力学。数值模拟验证了所提出的方法的有效性。
基于网格形成逆变器的安全加固学习...
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