多机电力系统附加NNPSS的在线学习神经网络逆励磁控制器

• 作者: 徐庆宏 戴先中
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 逆系统 在线学习 励磁控制 神经网络电力系统稳定器
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 分类号: TM571|TM712|TP183
• 字数: 5738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2010.01.005

摘要

为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器.针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得到发电机励磁系统的神经网络逆系统.借鉴传统的AVR/PSS控制方法,并考虑到其对电力系统不确定性的自适应能力的不足,在离线训练的基础上分别设计了自适应的OLANNI、NNPSS以取代传统的AVR、PSS,给出了基于在线梯度算法的OLANNI和NNPSS的在线学习算法,并根据Lvapunov稳定性理论证明了OLANNI和NNPSS在线学习的收敛性.将设计的控制器应用于一个典型的2区域4机系统,仿真研究结果表明:在系统遭受扰动时,所设计的控制器较AVR/PSS和OLANNI控制器具有更好的综合控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴先中	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	185	3390	32.0	48.0
2	徐庆宏	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	3	44	3.0	3.0