双模糊电力系统稳定器实现

针对常规模糊电力系统稳定器(C-FPSS)稳态性能差、结构简单、不利于规则调整的缺点,提出了能在线调整量化因子的双模糊电力系统稳定器(D-FPSS)的设计方案,在C-FPSS基础上增加了一个上级模糊控制器,形成二级模糊控制系统。该控制器通过调整加权因子改变控制规则,再用优化的控制规则进行控制。在Matlab/Simulink环境下采用龙山发电厂的参数进行非线性仿真,在不同故障运行条件下的结果分析表明:D-FPSS控制超调小,稳定速度快;控制效果受系统运行方式影响小,适应能力强;可很好地适应运行点的变化,具有较好的鲁棒性。在实际应用中,以M68HC705P9单片机为例,通过查表法实现D-FPSS,不但能够对控制规则在线优化,而且成本低、设计简单,有实用价值。     

基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计

针对单机—无穷大电力系统，利用所提出的模糊控制器综合优化设计方法设计了基于模糊神 经网络的模糊电力系统稳定器(FNN-PSS)，并由数字仿真证明了所提出方法的有效性和 实用性。     

模糊电力系统稳定器的混沌优化方法

将混沌优化方法应用于模糊电力系统稳定器的参数设计,从而避免了设计过程中大量的参数调试工作,同时也使模糊电力系统稳定器获得最佳的控制性能。仿真结果表明,混沌优化方法结构简单、寻优速度快,基于混沌优化的模糊电力系统稳定器对各种扰动均有较好的响应特性。     

基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计Ⅱ．模糊电力系统稳定器

针对单机—无穷大电力系统，利用所提出的模糊控制器综合优化设计方法设计了基于模糊神经网络的模糊电力系统稳定器（ＦＮＮ－ＰＳＳ），并由数字仿真证明了所提出方法的有效性和实用性。     

模糊电力系统稳定器的设计与实现

针对模糊控制系统具有多参数和非线性的特点，给出了一种基于Matlab的模糊电力系统稳定器快速设计开发方法，以克服传统的设计方法所具有的实现复杂且开发周期长等不足，简要介绍了如何由模糊逻辑工具箱和集成仿真环境Simulink来建立整个系统的仿真模型，由Real-Time Workshop将已取得满意仿真效果的模型转换为应用程序，然后将其下载到目标环境中运行，在线调整参数以达到最佳控制效果，从而实现快速原型开发，即可应用于实际系统。仿真结果表明所设计的模糊电力系统稳定器比传统的电力系统稳定器能更有效地抑制系统低频振荡。     

基于遗传算法的窄间距隶属函数在模糊逻辑电力系统稳定器设计中的应用

提出了一种简单、高效的模糊逻辑电力系统稳定器的设计方案,其特点是采用了窄间距隶属函数(SSMFs).SSMFs是设计模糊逻辑控制器隶属函数的一种新方法.采用遗传算法选择SSMFs模糊逻辑控制器的最佳参数值,包括间距系数、重叠系数和增益系数等.通过单机无穷大系统验证所提方案的正确性.结果表明,所提出的SSMFs模糊逻辑电力系统稳定器在发电机负载和励磁增益大范围变化情况下,改善了电力系统的稳定性.     

基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计：II.模糊电力系统稳定器

针对单机－无穷大电力系统，利用所提出的模糊控制器综合优化设计方法设计了基于模糊神经网络的模糊电力系统稳定器（ＦＮＮ－ＰＳＳ），并由数字仿真证明了所提出方法的有效性和实用性。     

针对单机无穷大系统模糊电力系统稳定器的设计

针对一种典型的单机无穷大电力系统,进行了基于MATLAB／SIMULINK及模糊逻辑工具箱的传统电力系统稳定器（CPSS）和模糊电力系统稳定器（FPSS）的设计研究。提出了一种利用模糊控制参数及控制规则进行调整和修正模糊控制器的设计方法,并应用于电力系统稳定器的设计,仿真结果表明：相比传统电力系统稳定器．模糊电力系统稳定器能在较大的运行范围内更有效地抑制系统低频振荡,系统鲁棒性好,且调试方便。     

自寻优模糊电力系统稳定器的设计

针对常规模糊电力系统稳定器(FPSS)的不足之处,将公式型模糊控制算法和连续因子相乘法结合,设计了一种新型模糊电力系统稳定器--自寻优模糊电力系统稳定器(SOFPSS).SOFPSS算法简单,适合于实时控制,并可在线优化控制规则,同时也克服了普通公式型模糊算法所固有的稳态性能差的缺点.仿真与动模实验结果均表明,SOFPSS动态特性好,适应能力强.     

基于模糊逻辑的鲁棒电力系统稳定器设计

提出了一种基于模糊逻辑的鲁棒电力系统稳定器(RPSS)的设计方法将同步发电机的速度偏差及其变化率作为RPSS的输入信号，采用常规完全平方差(NSSD)指数来设计RPSS，分析了将其应用于多机电力系统时的鲁棒性。在不同干扰下进行了非线性仿真实验，并对其结果进行了讨论。     

模糊式电力系统稳定器的研究

本文成功地将模糊控制理论应用于电力系统稳定器设计，设计了一种基于规则和表格的智能型电力系统稳定器。数字仿真实验和动模实验表明了其有效性。由于采用了基于规则的人工智能技术，避免了因建立数学模型以及控制中测量信号不真实带来的麻烦。以８０８６为主机的ＳＴＤ工业控制机和一台ＰＣ机为基础，研制出一台用微机实现的模糊式电力系统稳定器的样机。     

An adaptive PID stabilizer for power systems using fuzzy logic

A new gain scheduling PID stabilizer is designed for excitation control of power systems using fuzzy logic. The parameters of the proposed stabilizer are tuned on-line using a fuzzy rule base and a fuzzy inferencing mechanism for manipulating the speed error and its derivative. Although the new gain scheduled stabilizer does not have an apparent structure of PID controllers, fuzzy logic based controllers may be considered as nonlinear PID controllers, whose parameters can be determined on-line based on the error signal and their time derivative or difference. The new power system stabilizer is applied to single and multimachine power systems subject to various transient disturbances including faults. The superior performance of this stabilizer in comparison to the conventional fixed gain stabilizer proves the efficacy of this new approach.     

Optimal tunning of type-2 fuzzy logic power system stabilizer based on differential evolution algorithm

In this paper, a type-2 fuzzy logic power system stabilizer with differential evolution algorithm is proposed. As an extension of type-1 fuzzy logic theory, type-2 fuzzy logic theory can effectively improve the control performance by uncertainty of membership function especially when we have to confront with less expert knowledge or unpredicted external disturbances. The corresponding parameters and rule base of type-2 fuzzy logic power system stabilizer are optimally tuned by using differential evolution algorithm for multi-machine power system. Through simulation under different operational conditions, the results demonstrate the effectiveness of the proposed approach for damping the power system electromechanical oscillations.     

水轮发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器研究

在同步发电机组调速器侧装设电力系统稳定器是抑制电力系统低频振荡的有效措施。采用水力系统弹性水击模型和同步发电机Philips-Heffron模型,设计了水轮发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器(FG PSS),并应用Matlab/Simulink对其效果进行了仿真研究。结果表明,FGPSS对于改善机组动态性能具有良好的作用,而且具有较强的鲁棒性。     

电力系统自组织模糊神经网络稳定器

本文提出一种自组织模糊神经网络稳定器，首先根据专家经验知识构成稳定器模糊模型，然后用自组织模糊神经网络来表示这个模型，最后通过组织误差修正学习来实现模型的自适应过程，仿真试验表明它比普遍模型稳定器性能优且有较好的鲁棒性。