基于HDP算法的SSSC神经控制器设计

传统的线性PI控制器在非线性系统的特定运行点有较好的性能,但在其他运行点它的性能会降低.应用启发式动态规划算法设计了静止同步串联补偿器(Static Series Synchronous Compensator,SSSC)的外部非线性最优神经控制器,总共包含3个神经网络;第一个为模型网络,它的主要作用是模拟系统的输入输出动态特性;第二个为神经网络为评价网络,它的主要作用是评价动作网络给出控制量的好坏;第三个为动作网络,它的作用是产生控制量;这三个为神经网络互相协作,从而得到最佳的控制序列.在Matlab/ Simulink动态仿真环境中搭建了含SSSC双机电力系统的仿真模型,并对线路阻抗的调节过程和电容电压的变化过程进行了仿真,与传统的PI控制器相比,具有响应快、超调小的特点.     

基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制器

提出了一种基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制策略,并设计了控制器的结构。该控制器主要由系统辨识和PI参数整定两个神经网络组成,并给出了它们的学习算法。该控制器在动态过程中,利用神经网络对SSSC的有功控制器和无功控制器的PI参数进行在线调整,提高了控制器的自适应能力和鲁棒性。在Matlab动态仿真环境中建立了控制系统的仿真模型,并基于此模型对系统的暂态行为和输电线路潮流的调节过程进行了仿真,仿真结果验证了该控制器在潮流控制上的有效性和适应性。     

基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制器

提出了一种基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制策略,并设计了控制器的结构.该控制器主要由系统辨识和PI参数整定两个神经网络组成,并给出了它们的学习算法.该控制器在动态过程中,利用神经网络对SSSC的有功控制器和无功控制器的PI参数进行在线调整,提高了控制器的自适应能力和鲁棒性.在Matlab动态仿真环境中建立了控制系统的仿真模型,并基于此模型对系统的暂态行为和输电线路潮流的调节过程进行了仿真,仿真结果验证了该控制器在潮流控制上的有效性和适应性.     

基于状态反馈精确线性化变结构控制的SSSC控制器设计

提出一种基于状态反馈精确线性化变结构控制的静止同步串联补偿器(SSSC)控制器设计方法.考虑到SSSC交流侧电压幅值和相角以及直流侧电容电压的动态调节过程,建立了SSSC在同步旋转dq坐标系下的非线性数学模型,在此模型的基础上,采用状态反馈精确线性化方法将原非线性系统转化为线性系统.然后,应用变结构控制原理设计SSSC控制器,同时通过PI控制稳定直流侧电容电压.最后,利用MATLAB仿真软件搭建了装设有SSSC的110kV输电系统的仿真模型,仿真结果表明了所设计的控制器能够很好地根据需求来改善电网输电能力,具有良好的暂态控制性能.     

静止同步串联补偿器的变结构控制器设计

为了提高静止同步串联补偿器的稳态性能和补偿灵活性,采用变结构控制设计其控制器,整个设计基于对输电线路电流的锁相.由于SSSC的数学模型在dq坐标下是一个非线性强耦合系统,文中采用基于非线性反馈的逆系统方法将原系统进行线性化解耦,构造出其伪线性模型,设计出伪线系统的变结构控制律,对直流侧的隐动态采取PI控制.最后建立SSSC的仿真模型对其进行仿真试验并同PI控制进行了比较.结果表明本控制策略的高效性.     

基于模糊规则的SSSC智能控制器设计

静止同步串联补偿器SSSC是FACTS中新型的串联补偿元件,它的快速、灵活控制特性及其在提高电力系统暂态稳定性上的作用具有广阔的应用前景。在模糊控制理论及数字PID控制方法的基础上,采用基于模糊理论的PI控制策略对SSSC的控制器进行设计,提出了基于模糊规则的SSSC智能控制器的设计方案。最后,利用MATLAB语言中的仿真环境Simulink对所设计的控制器进行了仿真验证,仿真结果证明:该控制器能够更有效地提高SSSC的控制性能,改善系统的动态特性。     

基于蚁群模糊神经网络的无刷直流电机仿真控制研究

无刷直流电机（BLDCM）的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电机调速系统速度控制器的实施方案,利用蚁群算法优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数,从而提高系统的动态响应性能。仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制。     

基于改进遗传算法的无刷直流电动机递归模糊神经网络控制

无刷直流电动机的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电动机调速系统速度控制器的实施方案,利用改进遗传算法(IGA)优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数等,从而提高系统的动态响应性能.仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制.     

基于模糊自整定PI控制的SSSC潮流控制器研究

在介绍静止同步串联补偿器(SSSC)的模型及控制结构的基础上,提出了一种模糊自整定PI控制的SSSC潮流控制器,设计了控制器的结构,建立了模糊控制规则表,进行了数字仿真.该控制器在动态过程中,利用模糊逻辑对SSSC的有功控制器和无功控制器的PI调节参数进行在线调整,提高了控制器的自适应能力和鲁棒性.仿真结果表明,该控制器具有比常规PI控制器更快的潮流调节速度.     

非线性状态PI励磁控制器

利用扩张状态观测将原来的非线性系统变换成线性系统,然后用状态PI控制器的设计思想设计了非线性状态PI控制器;并将其用于发民机励磁控制,以及解决电力系统的强非线性和不确定性问题,避免了反馈线性化非线性励磁控制由于数学模型的误差而影响控制器性能的特点。所得控制规律与系统运行点和网络结构完全无关,同时控制器结构简单。仿真计算表明,非线性状态PI励磁控制器对系统运行点和网络结构变化具有良好的适应能力,可以有效地改善系统的稳定性。     

(12期拿下）SSSC阻尼系统功率振荡的控制器设计

阻尼系统的功率振荡是静止同步串联补偿器(SSSC)重要的作用之一。考虑了SSSC内部动态的变化过程,即控制器的输出电压幅值与相角变化及直流侧电容动态调节过程,在此基础上建立SSSC的动态模型。推导脉冲宽度调制系数变化量与电角速度变化量之间的关系得到控制系统的传递函数,通过对控制系统中的参数控制从而对SSSC进行控制,而控制系统的参数是通过人工蜂群(ABC)的优化过程进行调整的。该优化方法以角速度差为目标,通过不断迭代更新,最后得到控制系统控制参数的最优解。在MATLAB中搭建模型,通过与传统PI控制仿真效果进行对比,通过优化方法能够有效快速的调整控制参数,从而更好地调节SSSC等效注入电压,有效地提高输电线路传输有功功率的能力,快速抑制系统功率振荡。     

多机系统励磁与SSSC的非线性鲁棒协调控制

针对多机电力系统中,发电机励磁和静止同步串联补偿器(static synchronous series compensator,SSSC)的协调控制问题,引入广义Hamilton系统理论,进行非线性协调控制器设计。SSSC采用考虑内部动态的三阶模型,并将SSSC与各台发电机的相互作用用附加电磁功率表示。将包含发电机励磁和SSSC的多机电力系统描述成广义耗散Hamilton系统形式,利用边界函数法和L2干扰抑制控制方法设计了发电机励磁和SSSC的协调控制器。四机两区域系统的仿真结果表明:与传统的分散控制器相比,所提的非线性协调控制器能够有效地提高系统的暂态稳定性和电压调节性能。     

三相电压型PWM整流器的级联式非线性PI控制

该文以同步旋转坐标系模型为基础，设计了三相电压型PWM整流器的级联式非线性PI控制器。采用双环结构，用三个非线性PI环节实现了对整流器直流电压与功率因数的高性能控制。以误差的非线性函数与传统PI环节构成的级联式控制器，既提高了系统响应的快速性，又增强了抗扰能力，同时计算简单易于实现。与传统PI控制器的仿真对比表明该方法能够明显改善系统的动态性能，而实验结果也验证了非线性PI控制器的优良性能。     

利用SSSC装置抑制电力系统低频振荡的研究

研究了电力系统低频振荡及其产生机理,并理论分析了静止同步串联补偿器(SSSC)对抑制电力系统低频振荡的作用。建立包含SSSC的单机无穷大系统的数学模型,推导该模型的非线性动态方程。利用在稳定运行点线性化的方法,以SSSC输出电压的相角和幅值调制系数为控制变量,设计了SSSC的暂态控制器,并将其用于提高系统阻尼,抑制电力系统低频振荡。在Matlab/Simulink中搭建包含SSSC的单机无穷大系统及暂态控制器的模型进行仿真验证,结果表明理论分析的正确性以及所提出的暂态控制策略的有效性。     

基于人工神经网络控制算法的SSSC潮流控制器设计

提出了一种应用神经网络控制策略为静止同步串联补偿器 (SSSC)设计的新型潮流控制器。径向基函数神经网络的理论基础是函数逼近 ,用一个两层的前向网络去逼近任意函数 ,能更好地进行潮流控制。仿真结果表明 ,这种控制器与传统的PI调节控制相比 ,不但能快速调节潮流 ,增加系统阻尼 ,改善系统稳定性 ,并且有较强的适应性、鲁棒性     

基于非线性PID控制理论的单相PWM整流器研究北大核心

在单相电压型PWM整流器的控制方面,基于传统线性控制理论所设计的电压环PI控制器存在着系统动态性能差、参数整定困难等缺点。文章首先以单相电压型PWM整流器的双环控制为基础,对PWM整流器模型进行数学分析,然后引入新的非线性函数对电压环的控制性能进行优化,进而提出了一种单相PWM整流器的电压环非线性PI控制器控制方案。最后利用MATLAB软件搭建仿真平台,与传统PI控制器的仿真对比表明该方案不仅计算简单易于实现,系统的动态性能好而且还能进一步增强系统的抗干扰能力。     

基于非线性PID控制理论的单相PWM整流器研究

在单相电压型PWM整流器的控制方面,基于传统线性控制理论所设计的电压环PI控制器存在着系统动态性能差、参数整定困难等缺点。文章首先以单相电压型PWM整流器的双环控制为基础,对PWM整流器模型进行数学分析,然后引入新的非线性函数对电压环的控制性能进行优化,进而提出了一种单相PWM整流器的电压环非线性PI控制器控制方案。最后利用MATLAB软件搭建仿真平台,与传统PI控制器的仿真对比表明该方案不仅计算简单易于实现,系统的动态性能好而且还能进一步增强系统的抗干扰能力。     

用于静止无功补偿器的非线性状态PI控制器

针对电力系统的强非线性和不确定性,运用非线性状态PI控制直接对其不确定对象进行设计,能同时改善电力系统功角稳定和装设点电压动态特性的静止无功补偿器（SVC）,避免了基于反馈线性化理论的非线性SVC控制器由于数学模型的误差而影响控制器性能的缺点,所得的控制规律与系统运行点和网络结构完全无关。仿真计算表明非线性状态PI型静止无功补偿控制器能有效地改善系统的动态特性。     

基于人工神经网络控制算法的SSSC潮流控制器设计

提出了一种应用神经网络控制策略为静止同步串联补偿器（SSSC）设计的新型潮流控制器。径向基函数神经网络的理论基础是函数逼近，用一个两层的前向网络去逼近任意函数，能更好地进行潮流控制。仿真结果表明，这种控制器与传统的PI调节控制相比，不但能快速调节潮流，增加系统阻尼，改善系统稳定性，并且有较强的适应性、鲁棒性。     

基于人工神经网络控制算法的SSSC潮流控制器设计

本文提出了一种应用神经网络控制策略为静止同步串联补偿器(SSSC)设计的新型潮流控制器。径向基函数神经网络的理论基础是函数逼近,用一个两层的前向网络去逼近任意函数,以更好地进行潮流控制。仿真结果表明,这种控制器与传统的PI调节控制相比,不但能快速调节潮流,增加系统阻尼,改善系统稳定性,并且有较强的适应性、鲁棒性。