基于模糊神经网络电力系统无功功率控制研究

为了能够提高对电力系统无功功率的控制稳定性,利用模糊神经网络控制技术对双馈发电系统的无功功率进行了控制研究。分析了电子系统中双馈发电系统的数学模型,研究了模糊神经网络算法,进行了基于模糊神经网络的双馈发电系统无功功率的控制仿真。从仿真结果可以看出,模糊神经网络控制技术具有较好的控制精度和控制稳定性,可以有效地对双馈发电系统进行控制。     

基于李雅普诺夫直接法的电力系统的可控制动电阻的非线性预测控制

电力系统的可控制动电阻（TCBR）对提高系统系统的暂态稳定性有很重要的作用，本文提出了一种新的TCBR控制器的设计方法，通过对单机无穷大系统的计算，验证了本文所提出的结论的正确性。     

多机电力系统的滑模智能PSS设计

以电力系统的非线性模型为基础 ,依据滑模变结构控制理论和神经网络的知识 ,提出了一种多机电力系统神经网络滑模变结构PSS的设计方法。计算机仿真研究表明 ,神经网络滑模变结构PSS不仅可以有效地改善系统的动态特性 ,而且能够在较宽运行范围内为系统提供良好的阻尼 ,提高电力系统的稳定性。     

基于变学习速率神经网络的滑模智能PSS的设计

以电力系统的非线性模型为基础，依据滑模变结构控制理论和神经网络的知识，提出了一种多机电力系统神经网络滑模变结构PSS的设计方法。计算机仿真研究表明，神经网络滑模变结构PSS不仅可以有效地改善系统的动态特性，而且能够在较宽运行范围内为系统提供良好的阻尼，提高了电力系统的稳定性。     

基于强化学习算法的自适应直流附加阻尼控制器

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。     

基于模糊神经网络决策树的电压稳定性评估

提出了适用于电力系统电压稳定性评估的模糊神经网络决策树模型。在生成的决策树中引入模糊神经网络技术,构建出模糊神经网络决策树模型。采用模糊神经网络中的前向神经网络BP算法对小分裂样本进行进一步处理。Matlab仿真结果表明,模糊神经网络决策树应用于电压稳定性评估中,与单独应用决策树相比,分类成功率提高了3.3%。同时,由于减小了样本维度,缩短了模糊神经网络的训练时间,更有利于实现在线电压稳定预测。     

虚拟直流电机技术参数分析及虚拟惯量自适应控制

建立了虚拟直流电机控制系统的闭环传递函数,分析了虚拟直流电机惯量系数和阻尼系数对性能的影响,并建立了基于模糊神经网络的虚拟惯量自适应控制器,解决了虚拟惯量导致的电压恢复缓慢问题。基于虚拟直流电机控制系统的闭环传递函数,根据伯德图、极点分布图以及阶跃响应曲线分析了惯量系数和阻尼系数变化对虚拟直流电机控制系统性能的影响。根据惯量系数和阻尼系数变化对控制系统性能的影响,以及虚拟直流电机控制算法,设计了基于模糊神经网络的虚拟惯量自适应控制器,并通过对系统超调量的限定,设计了阻尼系数的整定方法。通过计算机仿真分析,验证了基于模糊神经网络的虚拟惯量自适应算法的正确性,证明了该自适应控制器的有效性。     

基于模糊神经网络控制的CO2焊接逆变电源

针对模糊逻辑在CO2焊接逆变电源控制中存在响应速度慢、精确性不高的问题,尝试采用模糊神经网络控制算法,对焊接电弧电压进行控制。阐述了模糊神经网络控制器的设计过程,并对所设计的模糊神经网络控制器和模糊逻辑控制器进行仿真对比研究,结果表明模糊神经网络具有更快的响应速度和更高的稳定性;整体仿真研究也表明所设计的控制系统可以更加快速准确地控制弧长的稳定。     

改善交直流混合系统阻尼特性的HVDC模糊控制

设计了一个用于改善交直流混合系统阻尼特性的HVDC模糊控制器，该模糊控制器既能根据运行条件修改增益，提高其控制性能；同时该模糊控制器的附加控制量ΔU提高交流系统的稳定性，增强系统的阻尼，抑制系统的振荡。分别用传统控制与模糊控制方法对三机交直流系统的模型用NETOMAC软件进行了仿真，结果显示：在系统受到大干扰时，模糊控制器较传统的P-I控制器能更好地抑制交直流混合系统中交流系统的振荡、增强系统的阻尼，提高交流系统的稳定性。     

基于GD-FNN的特高压直流输电暂态稳定控制

特高压直流输电输电容量大、控制灵活迅速,在我国“西电东送”战略中扮演了重要角色,其对受端交流系统暂态稳定性的影响也随输电容量的增大而变大。提出采用广义动态模糊神经网络（GD-FNN）控制来提高系统暂态稳定性,通过附加控制信号动态调节输送功率从而给系统提供足够阻尼。根据系统选择合适的调制信号以及控制维数,对GD-FNN系统训练后通过系统误差和模糊规则的 -完备性作为判据来优化系统结构,同时对隶属度函数的参数进行修正,从而保证了控制器具有紧凑的结构和良好的泛化能力。仿真结果表明,所设计的暂态稳定控制器在保持系统稳定方面具有优越的性能,并且鲁棒性较好,可有效保障机组和电网的安全稳定运行。     

微分代数模型可控制动电阻与励磁系统多指标非线性控制

针对微分代数模型的水轮发电机组可控制动电阻(Thyristor Controlled Braking Resistor,TCBR)与励磁系统进行多指标非线性扰动解耦控制律设计。微分代数模型多指标非线性设计方法(Differential Algebraic System Multi-Index Nonlinear Control,DASMINC)将输出函数选取为系统关键变量线性组合的形式,通过扰动解耦设计,借助哈特曼-格鲁勃曼(Hartman-Grobman)定理,适当选取输出函数参数矩阵配置微分代数模型闭环系统平衡点处特征根位置,使系统获得优良控制性能。仿真结果表明该方法控制的TCBR与发电机励磁系统能大幅提高水电站输电系统暂态稳定性,抗扰能力强,且能很好协调各状态量的动、静态性能。     

可控制动电阻控制器广域协调优化方法研究

提出一种基于广域测量系统和三级共态预估算法的可控制动电阻控制器广域协调优化方法.将多机系统中的可控制动电阻控制器分成本地控制器和协调控制器两层,采用三级共态预估算法对分散的本地控制器进行非线性协调优化,使系统获得全局最优的控制效果.所提方法计算量小,并能在本地形成闭环反馈控制,适合于在线应用.仿真结果表明所提方法可以明显提高系统的暂态稳定性,并改善系统的动态品质.     

采用平均法的含输入滤波器电压型Buck变换器稳定性分析

输入滤波器与DC-DC变换器之间的相互作用是分布式电源系统中的一个常见问题。基于平均模型,研究含有2阶输入滤波器和电压型Buck变换器的级联系统稳定性问题。结果表明,输入滤波器对后级Buck变换器稳定性具有双重效果,即根据阻尼电阻Rf的不同,可以扩大或减小独立运行的Buck变换器稳定运行的参数范围。当PI控制器的参数选择在扩大了的稳定性参数范围内, 阻尼电阻Rf的极端增大或减小都会引起系统的低频振荡。这种情况下,现有的阻尼电阻设计标准将不再适用。电路实验验证了理论分析的结果。     

基于能量整形的可控制动电阻暂态稳定控制器设计--单机无穷大系统篇

应用能量整形IDA-PBC方法设计了针对电力系统大干扰的可控制动电阻(TCBR)的闭环暂态稳定控制器,能量整形IDA-PBC方法直接使用系统能量作为存储函数,物理意义明确,较其它非线性控制器结构简单,并避免了可能产生的不期望的高增益问题.由于设计中完整地保留了系统非线性结构,不需进行任何线性化处理,较各种线性化设计方法具有更强的鲁棒性,适应系统模型和参数不精确程度效果较好.建立了适合能量整形和考虑系统调节动态的简化TCBR三阶模型,首次提出了用于求解能量整形匹配PDE的待定系数法用以有效设计TCBR闭合连续暂稳控制器,并详细探讨了求解匹配PDE待定系数法的理论基础,文中给出的仿真算例表明所提出的控制器有效可行.     

模糊神经网络PID和PSO-PID优化的荧光检测控制系统

针对核酸提纯、扩增、检测一体化设备的荧光检测系统多通道检测运动的快速性和稳定性,设计了三种基于PID控制器的控制策略,分别为模糊PID、模糊RBF神经网络PID和PSO-PID。经MATLAB仿真结果表明,模糊PID控制有较大的超调量和调节时间,震荡较大;模糊RBF神经网络PID控制的超调量十分小,调节时间较小,无震荡;PSO-PID控制有小幅度震荡和超调量,调节时间最短,可快速到达稳定状态。模糊RBF神经网络PID和PSO-PID控制步进电机的方式同模糊PID相比,没有了主观经验的影响,反应时间快、稳定性好,具有很好的自学习、自适应能力。     

Adaptive TS‐FNN control for a class of uncertain multi‐time‐delay systems: The exponentially stable sliding mode‐based approach

This paper presents an adaptive Takagi–Sugeno fuzzy neural network (TS‐FNN) control for a class of multiple time‐delay uncertain nonlinear systems. First, we develop a sliding surface guaranteed to achieve exponential stability while considering mismatched uncertainty and unknown delays. This exponential stability result based on a novel Lyapunov–Krasovskii method is an improvement when compared with traditional schemes where only asymptotic stability is achieved. The stability analysis is transformed into a linear matrix inequalities problem independent of time delays. Then, a sliding mode control‐based TS‐FNN control scheme is proposed to achieve asymptotic stability for the controlled system. Since the TS‐FNN combines TS fuzzy rules and a neural network structure, fewer numbers of fuzzy rules and tuning parameters are used compared with the traditional pure TS fuzzy approach. Moreover, all the fuzzy membership functions are tuned on‐line even in the presence of input uncertainty. Finally, simulation results show the control performance of the proposed scheme. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

贯流式机组综合型模糊神经网络智能控制研究

针对贯流式水力机组带孤立负荷时难以稳定的特点,在以串级的三维模糊控制器为基础,引入2个反馈环节作为并联校正,形成综合控制器的同时,以神经网络完成水轮机调节系统调节对象的辨识和控制器参数的在线学习,从而较为圆满地解决了贯流式水力机组带孤立负荷时的稳定控制问题。且控制器设计分块、分步、分层进行,结构清晰,参数设置简单,便于工程应用。     

变参数活性污泥系统溶解氧的模糊神经网络控制

针对中、小型污水处理厂的实际情况,将活性污泥污水处理系统非线性数学模型转换为参数有界的变参数正则状态方程,并对系统模型进行了可控性与稳定性分析.提出了一个具有三层隐层的模糊神经网络控制器,通过仿真实验表明该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性,该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于活性污泥系统的溶解氧控制可以快速、有效的使溶解氧浓度达到期望值,具有良好的控制性能.     

Control of Dynamic Brake Through Heuristic Rule

In this paper, it is shown that the application of a dynamic brake or thyristorcontrolled braking resistor (TCBR) at the generator terminals enhances the power transfer limit over a transmission line greatly. Two types of dynamic brake configuration have been considered here: a 3-phase, bidirectional, fullwave, Y-connected, phase controlled conventional brake and a 3-phase, fullwave, thyristor-controlled rectifier bridge. A simple rule-based '' ON-OFF'' control law based on the local measurement of generator output power and its derivative is proposed in this paper. Detail digital simulation studies using the PSCAD/EMTDC package have been carried out. It was found that with the insertion of the dynamic brake circuit and its associated control, the system is able to recover following 3-line-to-ground faults even at very heavy power transfer levels, which is not possible otherwise.