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为解决传统比例一积分一微分（proportional integral differential，PID）控制应用于静止无功补偿器（static var compensator，SVC）非线性控制系统存在的不足，提出了一种基于自适应动态规划（adaptive dynamic programming，ADP）的SVC自适应优化控制策略。采用小波神经网络和BP神经网络分别设计执行依赖启发式动态规划（action dependent heuristic dynamic programmmg，ADHDP）的执行网络和评价网络，以增强ADHDP对性能指标函数的逼近能力和控制律优化能力，然后用其设计了SVC控制系统的电压调节器。在Matlab/Simulink仿真平台对所提出的ADHDP控制方法进行了仿真，并与执行网络、评价网络均采用BP神经网络设计的经典ADHDP控制方法的控制效果进行了对比，验证了基于ADHDP的SVC电压优化控制方法的可行性和有效性。相比之下，所提出的ADHDP控制方法具有更好的电压稳定和控制效果，控制系统具有较快的响应速度、较好的动态和静态稳定性和较强的自适应能力。
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