摘要：提出了基于强化学习算法的直流附加阻尼控制器。控制器主体采用模糊神经网络，利用由系统性能指标生成的强化信号在线训练控制器参数。与传统的模糊控制器相比，由于该控制器采用自适应启发式评价算法，将系统输出性能指标转化为强化信号反馈给控制器，使其能够在线修改控制器参数，因此有效地克服了传统阻尼控制器的设计对系统精确数学模型的依赖。仿真结果表明，与传统的阻尼控制器相比，基于强化学习算法的直流附加阻尼控制器能够有效地抑制区域间的功率振荡，提高交直流系统的动态稳定性，并且对多种运行方式具有一定的鲁棒性。

关键词：强化学习 低频振荡 联想搜索网络 传统附加阻尼控制器 

单位：华南理工大学电力学院; 广东广州510640