[基于神经网络的电力系统模型跟踪自适应励磁控制]李鹏

【基於神经网络的电力系统模型跟踪自适应励磁控制】李鹏.pdf现代电力系统向大规模、高参数、远距离输电方向发展,施加控制是提 高系统稳定水平、保障安全供电的根本途径。本文提出了一种基于神经网络 的电力系统模型跟踪(自校正)自适应励磁控制方案:对于控制工程师来说,神经网络的最大效用在于通过修改网络的连接权 重系数,隐式地实现任何非线性映射关系。为了适应电力系统的强非线性、复杂性、多变性特点,本文首先运用神经网络实现了被控对象系统的在线辨 识工作,消除了对系统进行人为建模以及线性化方法带来的理论误差,同时 使各种运行非线性因素能在线地反映到系统模型中。目录 第一章绪论－-1 S1电力系统励磁控制综述－－－-1 S1本文主要工作-－-1提出控制方案－－－-3 1工作步骤-5 第二章电力系统被控对象数学模型及计算机仿真方法－－－－-82与无穷大系统并联运行的同步发电机的基本方程组－－-7 S2单机一无穷大电力系统模型结构建立－-－－－－-S2单机一无穷大电力系统稳定性分析的计算机仿真方法－－－－12 2仿真基础2仿真过程2.华南理工大学硕士论文一一基于神经网络的电力系统模型跟踪自适应励磁控制 第一章绪论 S1电力系统励磁控制综述 随着我国电力工业的发展,电力系统的规模日趋庞大,提高输电系统的 稳定水平对于安全高效地供电具有头等重要的意义.大量的研究表明,施加 控制是改善电力系统稳定性最经济、最有效的方法之一,而发电机的励磁控 制是其中的一个重要内容,励磁控制对于提高输电系统稳定性及改善动态品 质具有显著效果,其意义是不言而喻的.近四十年,控制理论获得了很大发展,作为应用之一的电力系统稳定控 制方式的设计主要经历了经典控制理论的频域法、线性最优控制理论、微分 几何理论等几种途径,相应地,现行励磁调节器的种类主
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