模糊神经网络及其在电力系统中的应用研究

阐述了神经网络、模糊理论、模糊神经网络、遗传算法等分支的技术发展,优、缺点及它们相互之间的结合,接着论述了模糊神经网络在电力系统中电厂的过程控制、电力系统稳定器、励磁控制、重合闸、继电保护及灵活交流输电系统等领域的应用研究的现状及前景.     

基于模糊神经网络的统一潮流控制器

为了减少先验知识对统一潮流控制器中模糊规则的设计和电力系统参数的变化对统一潮流控制器性能的影响,文中采用模糊神经网络来设计统一潮流控制器.为此首先简单介绍了统一潮流控制器的控制策略,然后阐述了自组织模糊神经网络和基于遗传算法的模糊神经网络的构造方法,接着将自组织模糊神经网络、基于遗传算法的模糊神经网络结合统一潮流控制器的控制策略应用于两种统一潮流控制器.最后通过MATLAB仿真例子来验证:这两种统一潮流控制器的设计方法的有效性.     

自适应控制及其在电力系统中的应用

自适应控制是一种能保持高性能指标的控制理论与技术，将其应用于电厂过程控制或电网运 行控制，可保证在对象参数发生变化时，仍能达到预期的控制目标。该文介绍自适应控制的 理论概况、现状及发展和自适应控制器的产品，并探讨其在电厂过程控制及电力系统其它方 面的应用。     

模糊神经网络及其在电力系统中的应用研究

阐述了神经网络、模糊理论、模糊神经网络、遗传算法等分支的技术发展,优、缺点及它们相互之间的结合,接着论述了模糊神经网络在电力系统中电厂的过程控制、电力系统稳定器、励磁控制、重合闸、继电保护及灵活交流输电系统等领域的应用研究的现状及前景。     

一种自适应模糊CMAC控制器

本文提出一种自适应模糊ＣＭＡＣ控制器的设计方法，该控制器由模糊ＣＭＡＣ神经网络的五层节点实现模糊控制的输入，模糊化，模糊逻辑运算，归一化及输出值准确化运算，并由合适的ＢＰ训练算法修改相应的权系数，实现模糊控制规则的调整。     

500 kV限流器接入对广东电网潮流分布影响分析

串联限流电抗器能有效限制500 kV电压等级的短路电流,但其接入系统后会影响系统的潮流分布和暂态稳定.基于广南站利用BPA仿真软件研究高耦合电抗型的500 kV/90 kA限流器装设在线路上之后的潮流变化和故障场景下的最大功角差变化.结果表明,当500 kV限流器的耦合系数为0.97时,对外表现的漏电抗较小,不会影响系统正常工作时的节点电压,但是其对外表现的漏电抗,仍然可能造成无功损耗的增加;随着耦合系数的降低,限流器对外呈现的漏电抗增大,会拉低节点的正常工作电压,同时会增大电网中的无功损耗.     

自适应控制及其在电力系统中的应用

自适应控制是一种能保持高性能指标的控制理论与技术，将其应用于电厂过程控制或电风运行控制可保证在对象参数发生变化时，仍能达到预期的控制目标。     

一种新型的统一潮流控制器设计方法

在介绍统一潮流控制器(UPFC)的构成、电压空间矢量脉宽调制技术及带有UPFC单机无穷大系统的 数学模型之后,采用两种控制策略来设计UPFC。第一部分采用电流预测的d q轴解耦控制策略结合电压空 间矢量脉宽调制技术来调节线路有功功率及无功功率。第二部分采用多输入单输出的自组织模糊神经网络和d q轴解耦控制策略并结合电压空间矢量脉宽调制技术来维持节点电压及电容器端电压的稳定。Matlab仿真结果表明:基于以上两种控制策略的UPFC能有效调节线路的有功功率及无功功率,保证节点电压及电 容器端电压的稳定,证明该     

一种自组织模糊神经网络控制器

采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法。这种控制器无需事先确定模糊控制规则，能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整规则的参数。仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制，具有良好的控制性能。     

基于自组织模糊神经网络电力系统稳定器的设计

采用一种自组织模糊神经网络设计电力系统稳定器,该稳定器能通过结构和参数的学习,克服传统模糊控制器设计过程吕存在的盲目性及拚养伤性,避免模糊控制器中模糊逻辑规则的冗余成欠缺。仿夫表明该电力系统稳定器具有良好控制性能。