多机电力系统励磁控制的人工神经网络逆系统方法

基于各发电机的完整的实用三阶模型，通过将发电机内部的不可测变量转化为发电机端的可测变量，在未做任何近似或简化的情况下，实现了仅采用本地可测量的多机系统中各发电机励磁控制的精确线性化。在具体的励磁控制器设计中，选取机端电压作为被控量再附加电力系统稳定器(PSS)环节进行辅助控制，使得同时满足系统对电压稳定性和功角稳定性的控制要求；采用人工神经网络(ANN)逆系统方法实现精确线性化，避免了对系统精确数学模型的依赖，使文中方法更实用。针对一个2区域4机系统的仿真结果表明，安装ANN逆励磁控制器可以极大地提高被控机组的稳定性能，同时，全系统的稳定性也可以得到明显的提高。     

发电机励磁与汽门系统解耦控制的神经网络逆系统方法

在分析励磁与汽门系统可逆性的基础上为输电系统中汽轮发电机组的控制提出了一种新的解耦控制器的设计方法，在系统精确模型参娄未知的情况下，神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线性子系统；然后为了满足高性能控制的要求，针对两个不同的子系统增加两个不同的线性控制器来形成闭环控制。理论分析和仿真结果表明：该控制策略较好地解决了输电系统中汽轮发电机组控制时存在的多变量，非线性，强耦合问题，实现了系统的动态解耦控制，因此可显著增强输电系统的暂态稳定性。     

多机电力系统附加NNPSS的在线学习神经网络逆励磁控制器

为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得到发电机励磁系统的神经网络逆系统。借鉴传统的AVR/PSS控制方法,并考虑到其对电力系统不确定性的自适应能力的不足,在离线训练的基础上分别设计了自适应的OLANNI、NNPSS以取代传统的AVR、PSS,给出了基于在线梯度算法的OLANNI和NNPSS的在线学习算法,并根据Lyapunov稳定性理论证明了OLANNI和NNPSS在线学习的收敛性。将设计的控制器应用于一个典型的2区域4机系统,仿真研究结果表明:在系统遭受扰动时,所设计的控制器较AVR/PSS和OLANNI控制器具有更好的综合控制性能。     

基于神经网络逆系统方法的发电机励磁与汽门最优控制

采用神经网络逆系统方法,实现了发电机励磁与汽门系统的精确线性化,避免了对系统精确参数的依赖,然后对线性化后的系统基于最优控制原理设计了控制器.对一个典型系统一两区域四机电力系统进行了数字仿真,结果表明应用该方法可以显著提高电力系统的暂态稳定性.     

基于自适应逆推变结构方法的非线性励磁控制

将自适应逆推方法与变结构方法相结合逐步构造Lyapunov函数,这样不仅可以提高动态系统的暂态响应和控制器增益综合性能指标,而且对不满足匹配条件或参数不确定性的非线性系统具有鲁棒镇定性。针对上述理论设计了一种非线性励磁控制器,该控制器能够保证闭环系统对不确定参数的自适应性。基于该方法设计的非线性励磁控制器在两区域四机系统上进行仿真计算,结果表明,该励磁控制器能够有效地抑制电力系统的干扰,提高互联电网的稳定性。     

基于遗传算法的神经网络励磁控制

介绍了一种实和的基于神经网络的励磁控制方式，将同步机的各种运行工况网点化作为基本论域选择有功功率Ｐ和机端电压Ｕｔ作为神经网络的输入，而将在每个网点下的最优线控制规律参数为神经网络的输出，将这些数据集合作为神经网络的训练样本，将训练后的神经网络作为同步机励磁控制器的各种仿真结果表明，这种控制措施是非常有效的，神经网络的范化能力能够保证系统的稳定性。     

逆系统方法在电力系统控制中的应用

本文指出：逆系统方法和微分几何方法本质上是等价的，而逆系统方法的物理意义直观，不局限于仿射型系统，使用时仅需求导运算和代数运算，求解控制律过程比较简捷，便于工程应用。     

基于能量函数的多机系统暂态过程励磁控制研究

采用最优控制系统综合的李雅普诺夫方法研究多机系统暂态过程励磁非线性控制，考虑了控制系统的非线性结构，控制量的有界约束和整个系统的动态品质，获得的控制规律具有较好的解耦和鲁棒特性，仿真结果检验了方法的正确性和有效性。     

基于神经网络的同步发电机励磁反步控制

针对同步发电机励磁系统严重的非线性以及参数非精确可知的特点，提出了一种基于神经网络的反步(Backstepping)控制方法，实现了多目标量的励磁控制。神经网络的运用解决了反步控制与励磁系统不满足匹配条件的矛盾。系统设计采用了特殊的在线权值修正算法，不需要离线学习阶段。由稳定性证明可知：控制算法中各参数的设计并不要求被控对象参数精确可知，系统具有较好的鲁棒性。仿真结果表明：该控制方法与PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。     

逆系统方法在TCSC稳定控制中的应用

简单介绍了基于坐标变换和反馈控制理论的一种反馈线性化方法－逆系统方法。运用逆系统方法将含可控串联补偿电容器（TCSC）的非线性电力系统线性化,并且对该线性化的系统运用具有二次型性能指标的线性最优控制方法设计了TCSC的稳定控制器,将其与用微分几何法和用直接大范围线性化法设计的控制器进行了比较,结果表明它们具有相同的控制效果,即均能提高电力系统的暂态稳定性。     

应用人工神经网络进行电力系统暂态稳定性分析的新方法

提出了一种利用人工神经网络进行电力系统暂态稳定分析的方法。该神经网络取故障后系统 暂态量为特征量，采用改进BP算法进行训练。将样本空间进行模式分类，并对不同类样本作 不同处理。以实际系统为例，将选用暂态特征与选稳态特征进行比较，验证了选用暂态特征 的准确性和有效性。     

汽门开度的神经网络广义逆系统控制

给出了一种基于神经网络广义逆系统的汽轮发电机汽门开度控制策略,在无需系统模型参数和状态反馈的情况下,可实现非线性系统的大范围线性化,从而实现非线性系统的线性化控制。对单机无穷大系统的仿真表明,应用该控制策略可显著地增强电力系统的暂态稳定性。     

基于ANN的变电站电压和无功综合自动控制

首次提出一种基于人工神经网络的无功预测和优化决策相结合的变电站电压和无功综合控制策略。根据电压发生变化的原因和变化趋势确定综合控制策略,该策略的有效性在于预测指导,将变压器分接头的调节次数降低到最少。仿真测试证明了预期的效果。在该系统中还构造了控制决策神经网络模型,可实现组合优化控制策略的灵活性。     

基于逆系统方法的汽轮发电机综合控制器

采用多变量非线性控制的逆系统理论分析了汽轮发电机励磁与汽门系统的可逆性,并运用逆系统方法将这一多变量、非线性、强耦合的复杂被控对象解耦成两个独立的SISO线性化积分型子系统,然后基于线性系统理论设计了综合控制器。研究结果表明,该控制策略实现了励磁控制与汽门调节的动态解耦,应用该方法要显著提高电力系统的暂态稳定性。     

感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制

提出了一种新的感应电机的线性化解耦控制方法，其特点是不依赖于对象的精确数学模型与参数。通过用静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统，将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统，然后运用线性系统理论进行综合。仿真与初步的实验结果表明系统具有优良的静态及动态解耦性能，且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性。     

近似逆系统方法应用于HVDC的有源直流滤波器

谐波治理是高压直流(HVDC)输电的关键技术之一。文中分析了应用在HVDC直流侧的有源直流滤波器的工作原理，从跟踪控制的角度出发，选取谐波源电流作为检测对象，把补偿电流作为反馈信号，构建了基于近似逆系统控制的复合控制；在控制器实现中，提出了以滤波器组构建近似逆系统的方法。PSCAD仿真和样机实验结果验证，因避开了弱信号提取问题，加之近似逆系统控制的快速稳定性，有源直流滤波器系统稳定、滤波效果优良，为下一步工业实施奠定了基础。     

电力系统动态安全分析的ANN动态安全域

采用人工神经网络(ANN)多维空间的强拟合特性，能够较精确地拟合动态安全域，减少了临界点以及稳定点和非稳定点的误判，克服了超平面理论近似拟合电力系统动态安全域误差较大的不足。同时，对于某个具体的故障，采用临界切除时间ter建立ANN稳定裕度拟合器，确定电力系统中运行点的稳定裕度。通过PSASP中的3机9节点模型验证了此理论的正确性，而且准确性优于采用超平面理论拟合的动态安全域。     

神经网络逆系统及其在电力系统控制中的应用

阐述和证明了基于输入输出微分方程描述的系统可逆性的充分条件,并给出了相应的解析逆系统的实现方法。文中同时研究了采用积分器和静态神经网络组成动态神经网络结构的方法,并将这种神经网络结构与逆系统理论相结合,提出了神经网络α阶逆系统的结构及其实现步骤,运用该神经网络α阶逆系统对TCSC控制器进行了设计。实际系统的仿真结果证实了所设计控制策略的有效性。     

非线性励磁控制中输出函数对系统性能的影响

发现在进行非线性系统的非线性控制设计时，状态方程中输出函数的选取对线性化以后系统状态方程的形式有很大的影响，进而影响到所设计的控制器性能。在此研究结果的基础上，改进了电力系统非线性控制器的设计方法，可以在统一的非线性控制设计框架下同时对多个状态量的性能指标提出要求，兼顾受控系统多个状态量的响应特性，使系统的动态性能和静态性能能够很好地协调，实现高性能的非线性控制。将改进的设计方法应用于发电机组的励磁控制，采用逆系统非线性控制原理设计了一种具有综合性能指标的非线性励磁控制规律。将所设计的多指标非线性励磁控制律用于单机无穷大电力系统的同步发电机组中进行仿真实验，其结果表明所提出的控制器不仅能明显地提高发电机的动态稳定性，而立能准确地将发电机的端电压控制在其给定值上运行，不会因受扰而发生偏移。