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基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制

《电力自动化设备》2017年 第11期 | 吴忠强 张伟 李峰 杜春奇   燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室 河北秦皇岛066004
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摘 要:针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明,所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统【工业技术】 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 电力系统的自动化 > 自动调整
【关键词】 互联电力系统 神经网络 云模型 自适应逆控制 负荷频率控制
【出 处】 《电力自动化设备》2017年 第11期 86-91页 共7页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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