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提出了一种HVDC在线模糊神经控制器以提高交直流系统的暂态稳定性.该控制器的特点是结合了模糊系统处理复杂和不确定性问题及神经网络具有自学习能力的优点,选取整流侧交流母线电压相位误差及其变化率作为模糊逻辑控制部分的输入,其输出结果作为神经网络的一个输入,采用改进BP算法进行在线训练神经网络,神经网络的输出用来修正整流器的触发角,并利用NETOMAC软件对控制器主要参数进行了离线优化.仿真结果表明该控制器能有效地抑制有功功率振荡,改善发电机的功角特性,提高系统的暂态稳定性. 相似文献
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在研究模糊逻辑控制技术、神经网络技术和高压直流输电系统的基础上,针对HVDC系统的快速、高度可控性,从原理上说明,对逆变器采用模糊神经网络控制也能有效地提高AC/DC系统的动态特性和恒定性.提取直流线路逆变侧电压误差及其变化率作为模糊控制器的输入,输出作为神经网络的输入,控制直流电压.设计非故障和故障模糊神经网络控制器,用Matlab分别对一典型12脉冲桥HVDC输电系统在传统控制和模糊逻辑控制下分别进行仿真,结果表明,与传统控制方法相比,当直流线路或者单相交流线路发生接地故障时,模糊神经控制能改善系统直流电流和直流电压的恒定性,而且提高了交直流系统的暂态稳定性. 相似文献
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传统电力系统暂态稳定评估基于时域仿真计算,计算复杂度高,难以在线应用。提出一种基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定在线评估,可极大提升暂态稳定在线评估速度。通过马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法进行电力系统运行状态模拟,生成大规模运行数据。通过电力系统时域仿真计算确定发电机最大功角差。将电力系统运行数据作为一维卷积神经网络的输入,发电机最大功角差作为输出,训练一维卷积神经网络。在线应用场景下,一维卷积神经网络可基于当前运行数据快速计算发电机最大功角差,实现暂态稳定性在线评估。新英格兰39节点系统验证了所提在线评估算法的可行性。 相似文献
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基于MATLAB的模糊神经网络高压直流输电换流控制器的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究模糊逻辑控制技术、神经网络技术和高压直流输电(HVDC)系统的基础上,从原理上说明,对换流器两侧都采用模糊神经网络控制能有效地提高交流一直流(AC/DC)系统的动态特性和恒定性。整流侧和逆变侧分别提取直流线路电流、电压误差及其变化率作为模糊控制器的输入,输出作为神经网络的输入,分别控制电流和电压。用MATLAB对一典型12脉冲桥高压直流输电系统在传统控制和模糊神经控制下分别进行仿真。结果表明。与传统控制方法相比,当直流线路或者单相交流线路发生接地故障时。模糊神经控制能改善换流站直流电流和直流电压的恒定性,而且提高了交直流系统的暂态稳定性,并且双侧模糊逻辑控制要比单侧模糊逻辑控制效果好。 相似文献
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基于模型参考自适应模糊神经网络的直线永磁同步电动机速度伺服系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰而降低系统性能指标,甚至造成不稳定等问题,采用模型参考自适应模糊神经网络在线辩识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,并给出了模糊神经网络控制器的设计。通过仿真和实验结果证明,这种方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,并且使系统具有很强的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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在研究模糊逻辑控制技术、神经网络技术和高压直流输电系统的基础上,针对HVDC系统的快速、高度可控性,从原理上说明,对逆变器采用模糊神经网络控制也能有效地提高AC/DC系统的动态特性和恒定性。提取直流线路逆变侧电压误差及其变化率作为模糊控制器的输入,输出作为神经网络的输入,控制直流电压。设计非故障和故障模糊神经网络控制器,用M atlab分别对一典型12脉冲桥HVDC输电系统在传统控制和模糊逻辑控制下分别进行仿真,结果表明,与传统控制方法相比,当直流线路或者单相交流线路发生接地故障时,模糊神经控制能改善系统 相似文献
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区域间的低频振荡成为限制区域联络线输送功率大小,影响互联电网安全稳定运行的主要因素之一。为了抑制区域间低频振荡问题,提出了基于滑模控制思想的HVDC模糊附加控制器设计方法。控制器采用广域信号作为反馈输入,基于李亚普莫夫稳定性定理由实时的广域信号确定滑模切换面,从而引入滑模控制理论作为模糊推理的依据,针对典型存在区域间振荡模式的系统在不同的工况下分析了该控制器的实用效果。特征值分析表明,在不同的运行工况下,系统区域间阻尼模式的阻尼都得到很大增强。通过非线性仿真的手段,验证了在不同的工作模式下,不同故障时控制器的动态性能,结果表明控制器均能发挥良好的附加阻尼效果。 相似文献
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This article presents a reference adaptive Hermite fuzzy neural network controller for a synchronous reluctance motor. Although synchronous reluctance motors are mathematically and structurally simple, they perform poorly under dynamic modes of operation because certain parameters, such as the external load and non-linear friction, are difficult to control. The proposed adaptive Hermite fuzzy neural network controller overcomes this problem, as using the Hermite function instead of the conventional Gaussian function shortens the training time. Furthermore, the proposed adaptive Hermite fuzzy neural network controller uses an online self-tuning fuzzy neural network to estimate the system's lumped uncertainty. The estimation method involves a fuzzy controller with expert knowledge of the initial weight of the neural network. Finally, the Lyapunov stability theory and adaptive update law were applied to guarantee system convergence. In this article, the responsiveness of the adaptive Hermite fuzzy neural network controller and an adaptive reference sliding-mode controller is compared. The experimental results show that the adaptive Hermite fuzzy neural network controller markedly improved the system's lumped uncertainty and external load response. 相似文献
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《Electric Power Systems Research》2006,76(12):1047-1054
This paper describes an approach where an artificial neural network is used to predict the stability status of the power system. This efficient and robust approach combines the advantages of the time–domain integration schemes and artificial neural network for on-line transient stability assessment of the power system. The transient stability index has been obtained by the extended equal area criterion method and is used as an output of the neural network. Two feature selection techniques have been used to identify the input variables best suitable for training. The proposed technique predicts the transient stability index correctly, without any false alarm. In addition, the transient stability index as an output of the neural network helps to implement possible control actions. The results obtained demonstrate the potential for neural network to be a part of any on-line dynamic security assessment tool. 相似文献
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基于CMAC的双馈水轮发电机系统控制策略研究 总被引:3,自引:2,他引:3
针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点,提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略。该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相结合构成系统的复合控制。该文对双馈水轮发电机系统的稳态调节和暂态特性进行了数字仿真研究,并与常规的PID控制进行比较。结果表明,基于CMAC的自适应控制策略对系统模型结构和参数变化、负荷扰动都具有很好的适应性和鲁棒性,控制品质优良,是一种适于在线学习控制的双馈水轮发电机系统控制方法。 相似文献
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将神经网络与模糊逻辑控制结合起来,设计模糊神经网络控制器应用于交流伺服系统中的转速调节器,克服交流调速系统中参数漂移、非线性和耦合等因素的影响.针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点,硬件采用数字信号处理器(DSP)作为控制器运算单元,并在DSP上实现模糊神经控制算法,提高了系统实时性.实验结果表明,采用该控制器的调速系统具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性. 相似文献
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多馈入HVDC的模糊自适应协调阻尼控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于广域测量系统的多馈入高压直流(HVDC)模糊自适应协调阻尼控制器。该控制器在传统的单输入单输出控制结构基础上增加了一个模糊逻辑单元,自适应地在线调整系统的移相角。同时,增益K与模糊逻辑单元联调,以保证移相环节参数改变后整个控制通道的增益保持不变。利用Prony辨识算法和极点配置法对该阻尼控制器的固定参数进行了整定,并对整定后的参数进行了协调优化。以中国南方电网2007年网络结构为对象,给出了该模糊自适应协调阻尼控制器的设计过程及仿真结果。结果表明:该阻尼控制器能快速、有效地阻尼区域间振荡,提高交流联络线的传输能力,对不同的网络结构具有鲁棒性,可明显改善多馈入HVDc系统的稳定性。 相似文献