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1.
任海燕  吴奋读 《电气开关》2010,48(5):45-48,60
介绍小干扰分析电力系统电压稳定的基本原理和电力系统静态电压崩溃极限点的概念;其次,介绍了考虑SVC的小干扰电压稳定分析的数学模型及其方法;最后,基于上述模型和方法对IEEE3机9节点和2机四节点进行算例分析,在具体分析时对比了不含SVC和含SVC的系统的小干扰电压稳定性,验证了SVC对静态电压稳定的作用;对比分析了系统正常运行状态下和在静态电压临界点的小干扰稳定情况;通过计算系统各个模态的参与因子,得到了对系统小干扰稳定性有重要作用的状态变量;通过计算各节点电压失稳系数,得到系统的小干扰电压稳定的薄弱节点。上述研究验证了SVC对提高电压稳定具有重要作用,参与因子和失稳系数能为确定电压稳定的薄弱环节提供一定的判断依据。  相似文献   
2.
《上海消防》今年第七期载《朝天门大火朝谁问》——重庆朝天门综合交易市场特大火灾见闻,据报道大火整整燃烧了5个小时,焚毁第三交易区六、七楼的300只摊位,受灾面积达2700平方米。作者最后指出:“血淋淋的火灾案卷虽然恐怖,但它能警示于我们,鞭笞于我们,但愿我们的记性变得好一点,记住重庆朝天门码头大火这沉重的一页吧!” 读了此文不禁使我回忆起46年前朝天门码头“九·二”大火的悲惨情景,那次火灾受灾面积达41万平方米,死伤近万人,在当年全国人民的心坎上深深地刻下了一道惨痛的血痕,那是震惊中外列入世界纪录的巨灾。  相似文献   
3.
本文以厦门翔安海底隧道右线隧道YK6+559~YK12+610为例,介绍了智能照明调光控制连续光带,并结合实际照明效果和测试分析加以验证,得出智能照明调光控制方案的可行性,保证良好的隧道照明效果。  相似文献   
4.
任海燕  吴奋读 《电气开关》2010,48(4):31-33,37
负荷建模在电力系统分析中起着十分重要的作用。参数辨识是负荷建模的关键,好的辨识方法能够在最短的时间内找出最优的辨识结果,提高建模的效率。首先介绍了静态负荷模型和动态负荷模型,其次介绍了神经网络,最后基于神经网络对电力系统负荷特性辨识。应用线性BP(LBP)网络的参数辨识方法,分别对静态负荷模型(幂函数模型、多项式模型)和动态负荷模型(差分方程模型)的参数进行辨识。通过现场的实测数据辨识了模型的参数,并验证了模型的有效性。  相似文献   
5.
为了研究非线性时变模型,提出了模糊变参数系统。它是一种集T-S模糊系统和线性变参数系统诸多优点为一体的新型非线性时变模型,它继承了T-S模糊模型能有效处理非线性系统的优点,又保持了线性变参数模型处理时变系统的优势。模糊变参数系统不仅克服了传统T-S模糊模型在处理时变系统时模糊规则剧增的弱点,也扩展了线性变参数系统理论的适用范围,为解决非线性时变系统的控制问题提供了新思路。在以上模型的基础上,给出了零平衡点全局渐进稳定的一个充分条件以及设计一种T-S全状态反馈控制律的充分条件,数值仿真验证了结果的有效性。  相似文献   
6.
针对二自由度飞行姿态模拟器的姿态稳定问题,依据强化学习中的策略迭代算法设计姿态稳定控制器。将策略迭代学习算法与多项式T-S模糊系统相结合,对控制器参数进行学习调整,实现对二自由度飞行姿态模拟器姿态稳定控制性能的优化。通过多项式T-S模糊模型对执行器的策略函数以及评价器的值函数进行逼近,建立基于多项式T-S模糊模型的执行器-评价器结构,经过策略迭代过程,学习得到最优控制器参数,使得值函数最小。通过仿真验证,证明了基于多项式TS模糊模型的执行器—评价器结构的策略迭代算法在飞行器姿态稳定控制方面的有效性。  相似文献   
7.
针对现有磁悬浮控制系统设计方法依赖动力学模型的问题,利用Q网络强化学习方法,在不依赖系统模型的条件下,训练得到基于Q网络的自学习控制器;基于系统运动方向设计奖励函数,提高了强化学习训练的收敛速度;提出了基于系统加权平均状态(weighted average states,WAS)的训练算法,自适应调节每回合的训练步数,...  相似文献   
8.
In this paper, the control design problem for linear systems subject to actuator saturations is considered. A fuzzy gain-scheduling output feedback controller is proposed to guarantee the stability of the closed-loop system as well as providing disturbance/error attenuation measured in L2 norm. The synthesis condition is cast as a convex optimization problem in terms of linear matrix inequalities (LMIs) and can be solved efficiently. The ball-beam system is used to demonstrate the proposed saturation control approach.  相似文献   
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