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相似文献
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1.
证明满足一定条件的单输入单输出系统的α阶逆系统(与原系统复合起来可构成α阶积分或 时延系统)存在且唯一,阐明静态多层网络加若干积分器或时延因子可以逼近这样的α阶逆 系统,对神经网络α阶逆系统方法用于线性、非线性控制的可行性作了探讨。  相似文献   

2.
对换流器整流侧定α角、逆变侧定直流电流控制问题,基于高压直流输电系统的三阶非仿射非线性控制模型,根据逆系统方法,设计了由非线性反馈线性化和满足一定极点配置要求的组合换流控制器,并分析了闭环系统的稳定性。仿真结果初步表明了文中所提方法的有效性。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
对于高压直流输电系统中整流器定直流电流、逆变器定关断越前角的控制问题,采用系统的三阶非仿射非线性控制模型,根据多变量控制的逆系统方法,设计了基于非线性反馈线性化和线性二次型最优的组合控制器,并给出了闭环系统稳定的充要条件。仿真结果证明了结论的正确性和文中所提方法的有效性。  相似文献   

5.
采用多变量非线性控制的逆系统理论分析了汽轮发电机组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,应用该方法可显著提高电力系统的暂态稳定性。  相似文献   

6.
从发电机励磁、调速控制方式入手,在分析了传统综合控制器特点之后,给出了运用非线性逆系统方法实现发电机综合控制的方法,并进行了实验室仿真。仿真结果表明:与传统的常规单变量控制器相比,基于逆系统的综合控制方法不仅能够提高发电机在暂态情况下的系统稳定性,而且能提高电压控制精度。  相似文献   

7.
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,而且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。  相似文献   

8.
以往的HVDC系统控制研究采用的模型不够详尽,为了更真实地考察HVDC系统的控制特性,文中采用详细模型模拟了直流线路动态及触发延迟。采用此详细模型后微分几何方法及逆系统方法不便应用,为此提出了非线性输出跟踪控制器设计的关联度方法,这种方法物理意义明确,数学推导简单,适用范围广。应用此方法设计了详细模型下HVDC系统的非线性输出跟踪控制器,数字仿真表明所设计的这种HVDC系统控制器效果良好,关联度方法是有效的。  相似文献   

9.
提出了一种新型的神经网络α阶逆系统可控串联补偿(TCSC)控制器 结构,将结构完全相同的TCSC控制器(仅神经网络的权值不同)分别运用于一个单机无穷大系 统和一个由49条等值支路和19台等值机所组成的实际电力系统的稳定控制,仿真结果表明系 统的稳定性都得到显著提高,同时说明这种TCSC控制器结构具有更强的适应性和更广的适用 范围。  相似文献   

10.
针对高压直流输电系统(HVDC),提出了一种换流站的分散鲁棒自适应控制器的设计方法。设计中引入自适应非线性阻尼项来抑制系统非线性不确定参数和未知有界干扰的影响,同时采用反演设计方法来克服控制器设计的复杂性,最后获得高压直流输电系统换流站的分散鲁棒自适应控制策略的一般表达式,并提供了整个系统的稳定性证明。所得控制器仅利用本地测量量实现,控制策略具有分散性和适应性。通过NETOMAC数字仿真,仿真结果证明该控制器比常规的PI控制器具有更好的控制效果。  相似文献   

11.
针对含有未知参数的励磁系统,提出了一种非线性自适应控制设计方法。通过递推方法得到了自适应控制策略,而且在控制策略中包含了对未知参数的动态估计,最后获得了多机系统的非线性自适应分散励磁控制策略的一般表达式。在控制策略中所有的变量都是可量测的,而且控制量只与本机组的状态量有关,与其他机组的状态量和输电网络的参数无关,因此控制策略具有分散性和适应性。在一个6机系统上的仿真结果表明了非线性自适应控制器的有效性。  相似文献   

12.
根据逆系统理论分别分析了以机端电压和功角为被控量的励磁系统的可逆性,并采用不同的神经网络逆系统结构实现了对单目标量的励磁控制。针对单目标励磁控制不能够同时改善功角稳定性和机端电压稳定性的不足,在以机端电压为被控量的神经网络逆系统结构中引入功角偏差反馈信号,设计了多目标神经网络励磁控制器。研究结果表明,应用该方法能够实现多目标励磁控制,综合性能优于单目标的神经网络逆系统控制方法和常规PSS控制方法。  相似文献   

13.
根据对角递归神经网络的特点分析了其非线性映射能力,并根据新型静止无功发生器(ASVG) 的特点提出了ASVG递归神经网络逆动力学控制。所构造的控制器由于可以实现ASVG电力系统 非线性逆动力学特性的学习,因而根据期望的控制效果可以获得期望的控制量。理论分析与 仿真实验表明,这种控制器可以对ASVG实现良好的控制。  相似文献   

14.
针对高压直流输电系统,设计了一种鲁棒自适应输出反馈控制器。首先,将高压直流输电系统换流站动态模型转换成用输入-输出表示的非线性系统。然后,利用自适应非线性阻尼项来抑制系统的非线性动态不确定性和未知有界扰动,应用Lyapunov稳定性理论构造出控制器和自适应参数的表达式。Lyapunov稳定性分析结果表明,文中所提出的控制器保证了闭环系统的稳定性。最后,将设计的控制器应用到一个3机直流输电系统中,仿真结果表明,与传统的PI控制器相比较,文中控制器可大大提高系统的稳定性和鲁棒性。  相似文献   

15.
基于输电系统中同步电机的不精确励磁非线性模型,采用非线性控制 理论中的全局线性化方法和滑动模态控制方法,导出一个非线性切换控制律, 并用它设计出电力系统新型的非线性励磁控制器。针对单机无穷大系统进行数 字仿真实验,结果表明,该励磁控制器能良好地改善系统的动态响应特性,且 具有良好的鲁棒性。  相似文献   

16.
针对山东电网,提出了一种广域控制系统的设计和分析步骤。首先,需要对山东电网进行振荡稳定分析;然后,用伪随机二元信号探测和预测误差方法对系统进行降阶辨识,根据降阶辨识得到的主模比和留数指标来分别选择反馈信号和控制器地点;最后,控制设计问题就转化为带约束的非线性规划,可对多个控制器参数进行协调和优化。用山东电网仿真数据对广域阻尼控制系统进行验证的同时,也分析了它对本地模式的影响。仿真结果表明,该方法在阻尼山东电网的区间振荡和提高传输容量上均有效。  相似文献   

17.
根据水电站水力系统具体水工结构的不同,针对水库-引水涵洞-调压室-压力引水管-水轮发电机组水力发电系统,首次建立了用于水轮机调速系统研究的5阶非线性控制模型,利用完全精确线性化(EFL)方法设计水轮机调速系统EFL控制器。仿真结果表明:EFL设计方法具有较好的系统调节性能和鲁棒性能,与传统PID控制相比,EFL控制器具有更好的转速偏差调节能力和更好的抗干扰性能。  相似文献   

18.
在动态电力系统3阶解析解的基础上,分析了遭受大干扰的电力系统所表现出来的复杂的非线性动态特性。提出由于3阶解析解中非线性高阶项被大干扰激发,使系统模态间的高阶非线性相关作用加剧,才导致了系统出现增幅低频振荡这一新观点,从理论上有效地解释了大干扰下增幅低频振荡出现的原因。对一个电力系统算例的分析验证了上述观点的正确性,也证明了3阶解析解与2阶解析解相比在分析大干扰下系统动态特性的有效性。  相似文献   

19.
详细介绍了自抗扰控制器的原理与结构,并将其应用在并联型有源电力滤波器中。根据自抗扰控制器的原理,文中将系统内部模型的不确定性与系统的外部不确定性统一视为系统的未知干扰,通过扩张状态观测器来估计,然后利用非线性反馈控制律进行补偿,使系统的控制律仅与系统的给定输入和输出有关,减少了控制过程中的检测量,将复杂的控制过程加以简化。通过参数的选取,在系统的仿真中获得了良好的控制效果,证明了控制策略的可行性,同时通过参数的改变,验证了该控制方法具有很强的适应性和鲁棒性。  相似文献   

20.
静止变频器在抽水蓄能电站快速负荷响应中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
大多数抽水蓄能电站具有同步调相运行的能力,应能进行调相至发电的在线快速转换,在保证系统的负荷要求,然而在快速转换时,机组将产一起始逆功率。当系统要求保护负荷稳定时,此逆功率是有害的。在小电网或孤立电网中,逆功率将产生有害的电网电压和频率下降。可利用静止变频器(SFC)及其相应的控制和辅助控制系统来消除逆功率。SFC在抽水蓄能电站进行快速负荷响应时,不会产生递功率,并为电网提供短暂的瞬间功率。  相似文献   

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